Every voice has its bright and dark sides: Understanding observers' reactions to coworkers' voice behaviours
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The majority of research on voice has focused on how employee voice influences voicers and targets of voice (e.g. supervisors and organizations). We advance theory on voice by examining how third‐party observers react to expressions of voice behavior by coworkers. Drawing from affective events theory (AET), we examine the potential benefits and detriments of coworker voice behaviours. Results from an experience sampling study and an experiment revealed that coworker voice was associated with an increase in third‐party observers' inspiration, prompting third‐party observers to engage in their own voice behaviours. Although coworker voice did not have a significant main effect on third‐party observers' distress, this relation was moderated by third‐party observers' zero‐sum beliefs. Specifically, daily coworker voice behaviour was more positively related to third‐party observers' distress when third‐party observers' zero‐sum beliefs were higher (vs. lower). Third‐party observers' distress, in turn, was associated with an increase in interpersonal deviance behaviours. Overall, our theorizing and model answer why, when and for whom the bright versus dark side of coworker voice is likely to occur for third‐party observers.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».