Exploring the curvilinear relationship between LMX and negative affect during organizational change: can transformational leadership brighten the dark corners?
Notice bibliographique
Résumé
Purpose While many studies confirm the benefits of high-quality leader-member exchange (LMX), the majority of previous research assumes that “more is better” (i.e. positive leader behaviors), failing to consider more complicated patterns in which the beneficial effect of positive behavior may start to wear out. In this study, drawing on the “too much of a good thing” framework, we aim to explore a curvilinear relationship between LMX and negative affect during an impactful organizational change. Design/methodology/approach To test our hypotheses, we conducted a survey with 160 employees going through a significant organizational change process during a merger and acquisition (M&A) situation. Findings We find that in very low and high levels of LMX, followers tend to experience higher negative affect. Moreover, we investigate whether transformational leadership moderates this curvilinear relationship and find that the curvilinear effect of LMX on negative affect is weaker when the manager displays transformational leadership. Originality/value With our findings, we contribute to the debate on the potential complexities of high-quality LMX relationships and respond to the calls to have a balanced examination of the costs and benefits LMX. Moreover, we discuss the bright and dark sides of leadership, particularly in a change and transformation context.
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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 | 0,004 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».