Workplace Mistreatment: New Insights From the Perspectives of Targets, Perpetrators, and Observers
Notice bibliographique
Résumé
Workplace mistreatment is a pervasive and costly phenomenon within organizations. It is an umbrella term that includes a variety of interpersonal harmful behaviors, such as abusive supervision, workplace incivility, and workplace ostracism. Research indicates that, on average, 34% of employees have experienced mistreatment, with 44% having observed it. The estimated annual cost of workplace mistreatment to organizations ranges from $691.70 billion to $1.97 trillion. Given its prevalence and detrimental impact, previous research has extensively examined the antecedents and outcomes of workplace mistreatment from the perspectives of targets, perpetrators, and observers. Despite significant progress in prior studies, the existing literature still grapples with mixed findings and knowledge gaps, leaving many essential questions unanswered. For instance, there remains uncertainty about how supervisors react to covert mistreatment behaviors from their employees, why supervisors may mistreat employees who render favors to them, how being authentic can make one rude toward others, and why observers may respond negatively to those who are mistreated. This symposium aims to address these questions by bringing together four papers. These papers utilize diverse methods, from experience sampling methods to multi-wave surveys to scenario experiments, exploring workplace mistreatment at various levels and over different time spans. Additionally, they draw on novel theoretical perspectives, providing fresh insights into workplace mistreatment from the viewpoints of targets, perpetrators, and observers. Isolated at the Top: Examining Supervisor Mixed Responses to Upward Ostracism Author: Rui Zhong; Penn State Smeal College of Business Author: Lance Ferris; Telfer School of Management, U. of Ottawa Subordinates’ Favor-Rendering Behavior toward the Supervisor Leads to Abusive Supervision Author: Jie Li; Wilfrid Laurier U. Author: Huiwen Lian; Texas A&M U. Author: Daniel J Brass; U. of Kentucky Author: Flora Chiang; China Europe International Business School (CEIBS) Author: Thomas A. Birtch; U. of Exeter When and Why Authenticity Leads to Workplace Incivility Author: Nicholas Andriese; U. of Central Florida Author: Dana Joseph; U. of Central Florida Author: Shannon G. Taylor; U. of Central Florida How Are Targets of Workplace Mistreatment Stigmatized? Author: Zhanna Lyubykh; Beedie School of Business Simon Fraser U. Author: Jennifer E Jennings; U. of Alberta
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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 | 0,028 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,028 |
| Communication savante | 0,018 | 0,028 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».