Talking About Our Own Emotions and the Emotions of Others at Work
Notice bibliographique
Résumé
Emotions have important implications for social interaction in the workplace. However, research has primarily focused on the effects of non-verbal displays of one’s own emotions and responses to the emotions of others. Important questions remain regarding the consequences of how individuals talk about their own emotions and the emotions of others at work. The five papers presented cover a broad range of interrelated topics (e.g., collective emotion regulation, verbal emotional expression) and represent different theoretical and empirical perspectives. Our discussant, Stéphane Côté, a leading scholar in the study of emotions, will close our session by offering a synthesis of papers and discussing with the audience future directions for the study of talking about emotions in the workplace. Through this symposium, we aim to generate new insights about how scholars can continue to study and improve the research on talking about the emotions of oneself and others at work. Emotional Expression and Exploitation Author: Jeremy Yip; Georgetown U., McDonough School of Business Author: Kelly Lee; - Leader Emotional Explication: Leaders Explaining the Reasons for Their Emotions Affects Followers Author: Christina Bradley; U. of Michigan, Ross School of Business Author: Gerben Alexander Van Kleef; U. of Amsterdam More than Fashion: Nostalgia’s Rose-Colored Glasses for Crisis and Interpersonal Emotion Management Author: Emily Hsu; Washington U. in St. Louis, Olin Business School Author: William Bottom; Washington U. in St. Louis Positive Empathy Emerges When People Neurobiologically Sync Up Author: Olivia Jurkiewicz; U. of California, San Diego Author: Yumeng Gu; U. of California, San Diego Author: Isaac Raymundo; Columbia Business School Author: Christopher Oveis; U. of California, San Diego Strategy but not Goal Determines Group Emotion Regulation Effectiveness Author: Yajun Cao; Harvard Business School Author: Amit Goldenberg; Harvard Business School
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».