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Enregistrement W4399534135 · doi:10.3917/th.871.0025

Dénigrement par le superviseur et engagement organisationnel : une approche contingente

2024· article· fr· W4399534135 sur OpenAlexaff
Véronique Robert, Christian Vandenberghe

Notice bibliographique

RevueLe travail humain · 2024
Typearticle
Languefr
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueJob Satisfaction and Organizational Behavior
Établissements canadiensHEC Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical sciencePhilosophySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Le dénigrement social en milieu de travail a fait l’objet de nombreux travaux dans les dernières années en raison de ses effets délétères sur la santé, les attitudes, et la performance des employés. La recherche a pourtant très peu abordé les effets que le dénigrement social peut exercer sur l’engagement organisationnel des employés. De plus, le dénigrement exercé spécifiquement par le superviseur a encore moins été examiné dans la littérature en lien avec l’engagement des employés. L’objectif de cette étude est d’examiner les liens entre le dénigrement par le superviseur et trois formes d’engagement, soit l’engagement affectif, l’engagement normatif, et l’engagement de continuité. Par ailleurs, nous adoptons une approche contingente en considérant deux modérateurs importants dans ces relations, soit l’auto-accusation ou l’attribution interne par l’employé de la cause du dénigrement, et le statut organisationnel perçu du superviseur. Sur la base d’un large échantillon d’employés (N = 1 003) provenant de diverses organisations, notre étude révèle que le dénigrement par le superviseur exerce un effet négatif sur l’engagement affectif des employés mais n’a pas d’effet sur l’engagement normatif ou de continuité. De plus, les résultats indiquent que l’effet du dénigrement sur les trois composantes d’engagement est significativement atténué lorsque l’employé s’auto-attribue la responsabilité du dénigrement. De même, les résultats montrent que l’effet du dénigrement sur l’engagement affectif et l’engagement normatif est négatif et significatif seulement lorsque le statut organisationnel perçu du superviseur est élevé. Ces résultats sont discutés dans la perspective d’une approche contingente des effets du dénigrement par le superviseur sur l’engagement des employés.

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)0,051
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,110
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,051
Score d'incertitude au seuil0,270

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0510,110
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,004
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0040,008
Communication savante0,0080,010
Science ouverte0,0050,008
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0170,002

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,218 · 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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