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Enregistrement W4400442016 · doi:10.5465/amproc.2024.12868abstract

The Interactive Effects of Status & Self-Construal on Bottom Line Mentality and Unethical Behaviors

2024· article· en· W4400442016 sur OpenAlexaff
Saima Naseer, Usman Raja, Maryam Saleem

Notice bibliographique

RevueAcademy of Management Proceedings · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCultural Differences and Values
Établissements canadiensBrock University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConstrual level theorySelf construalPsychologySocial psychologyLine (geometry)Political scienceMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Drawing on moral licensing theory, this research investigates and tests a moderated mediation model unveiling the negative consequences of supervisors' workplace status. We suggest that a supervisor's bottom-line mentality is an underlying mechanism through which employees' perceptions of the supervisor's workplace status leads to unfavorable employee outcomes. We also hypothesize that the supervisor's independent self-construal will moderate the workplace status and the supervisor's bottom-line mentality relationship. Employing a three-wave time-lagged design (n=388), we collected data from employees belonging to the service sector organizations in Pakistan. Utilizing structural equation modeling (SEM) in MPlus, the results show that workplace status is significantly related to employees' intentions to sabotage, expediency, and unethical pro-supervisor behaviors directly and indirectly through the supervisor's bottom line mentality. The results of latent structural equations (LMS) in Mplus also corroborate the moderation and mod-med effects whereby workplace status creates employee's intentions to sabotage, expediency, and unethical pro-supervisor behaviors via the supervisor's bottom line mentality at high levels of independent self-construal. Based on our study's findings, we recommend theoretical and practical avenues for future researchers and managers to deal with the undesirable effects of a supervisor's workplace status.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,383
Écart entre enseignants0,345 · 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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