Seeing the good in the bad: A self-affirmation model of organizational dehumanization.
Notice bibliographique
Résumé
Organizational dehumanization has traditionally been conceptualized as a negative phenomenon that leads to undesirable consequences. In this research, we depart from this perspective and test the possibility that organizational dehumanization may also have an unexpected silver lining effect that extends beyond the workplace to benefit other individuals in employees' social sphere. Drawing upon self-affirmation theory, we propose that organizational dehumanization threatens employees' self-worth. To restore their self-worth, employees will reflect on their core values and social relationships, motivating them to engage in prosocial behaviors toward society (i.e., increased volunteering) and their family (i.e., increased family task performance), respectively. We anticipate that these effects will be more pronounced for employees whose self-worth is contingent on their ability to effectively help others. We test our hypotheses in two phases, encompassing six studies that employ complementary methodologies. In the first phase, we adopt a manipulation-of-mediator design that involves five interrelated experiments. In Study 1, we manipulate organizational dehumanization and measure self-worth threat; in Studies 2 and 3, we manipulate self-worth threat and measure self-affirmation of core values and social relationships, respectively; in Study 4, we manipulate self-affirmation of core values and measure volunteering; in Study 5, we manipulate self-affirmation of social relationships and measure family task performance. In the second phase, we conduct a field study (Study 6) in which we collect four-wave, dyadic (i.e., employee-partner/spouse) data aimed at testing the full moderated serial mediation model. All studies support our hypothesized relationships. Implications of our findings for theory and practice are discussed. (PsycInfo Database Record (c) 2025 APA, all rights reserved).
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».