The influence of dark triad on knowledge hiding behavior with workplace spirituality as a moderator in higher education institutions
Notice bibliographique
Résumé
Purpose In the knowledge management (KM) literature, there are umpteen discussions on knowledge sharing; however, the scholarly community still faces a dearth of literature on knowledge hiding behavior (KHB) and its determinants. The current study aims to examine the direct effect of dark triad (DT) personality dimensions (machiavellianism, narcissism and psychopathy) on KHB dimensions (rationalized hiding, evasive hiding and playing dumb). Drawing on social control theory, this study also explores the moderating effect of workplace spirituality (WS) on the direct relationship between DT and KHB. Design/methodology/approach Using purposive sampling, 281 matched-pair datasets from faculty members working with higher education institutions (HEI) in India have been obtained. The direct relationship has been tested through regression analysis and moderation analysis has been performed using the PROCESS macro for SPSS. Findings The study has successfully mapped DT dimensions with KHB dimensions, and it is observed that machiavellians mostly use evasive hiding, narcissists believe in rationalized hiding and paying dumb is mostly used by psychopaths. Workplace spirituality (WS) weakens the direct relationship between DT and KHB. Practical implications HEIs are advised to foster a climate conducive to WS by getting faculty to realize that their job is something larger than themselves through developing a sense of community among faculty members. Originality/value This empirical study extends the KM literature and expands the scope of bridging the gaps on KHB. It is one of the few studies to examine the impact of DT on KHB with WS as a moderator in HEIs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».