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Enregistrement W4398774294 · doi:10.1108/joepp-11-2023-0528

How coworker undermining leads justice-sensitive employees to miss deadlines

2024· article· en· W4398774294 sur OpenAlexaff
Dirk De Clercq, Muhammad Umer Azeem, Inam Ul Haq

Notice bibliographique

RevueJournal of Organizational Effectiveness People and Performance · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueOccupational Health and Safety Research
Établissements canadiensBrock University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEconomic JusticeBusinessOrganizational justiceSocial psychologyPsychologyLaw and economicsPublic relationsPolitical scienceSociologyLawOrganizational commitment

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose This study examines how employees’ exposure to coworker undermining may lead them to miss work deadlines. It offers a particular focus on the mediating role of diminished organization-based self-esteem and the moderating role of justice sensitivity in this connection. Design/methodology/approach The research hypotheses are tested with data collected among employees and supervisors who work in various industries. Findings Purposeful efforts by coworkers to cause harm translate into an increased propensity to fail to complete work on time, because the focal employees consider themselves unworthy organizational members. The extent to which employees feel upset with unfair treatments invigorates this process. Practical implications For employees who are frustrated with coworkers who deliberately compromise their professional functioning, diminished self-worth in relation to work and the subsequent reduced willingness to exhibit timely work efforts might make it more difficult to convince organizational leaders to do something about the negative coworker treatment. Pertinent personal characteristics can serve as a catalyst of this dynamic. Originality/value This study contributes to extant human resource management research by detailing the link between coworker undermining and a reduced propensity to finish work on time, pinpointing the roles of two hitherto overlooked factors (organization-based self-esteem and justice sensitivity) in this link.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,042
Tête enseignante GPT0,406
Écart entre enseignants0,364 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
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