A Self-Verification Perspective on Manager-Employee Agreement on Proactive Competencies
Notice bibliographique
Résumé
Research on performance appraisals in organizations has emphasized that performance appraisals should be accurate reflections of an employees’ work and developmental in tone. Very little research, however, has examined the importance of agreement between managers and employees in their perceptions of employee behaviors, competencies, and performance. We address this gap by investigating the important role of manager-employee agreement about employees’ proactive competencies – the self-starting and future-oriented behaviors that are essential to an employee’s job in a fast-changing world of work. Drawing on self-verification theory, we argue that agreement between a manager and an employee about the focal employee’s proactive competency has important implications for how employees perceive and experience their work environment. Using multilevel polynomial regression and response-surface analysis, we tested our hypotheses in a sample of managers and employees at a large financial institution. We found that employee perceptions of voice safety—and subsequent stress—was maximized (stress minimized) when managers and employees agreed about employees’ proactive competency and minimized when they disagreed. Notably, this effect was consistent even when a manager and employee both evaluated the employee’s proactive competency poorly, suggesting that an employee’s experience of work depends in part on the extent to which they and their manager are “on the same page” regarding their capabilities. We discuss the implications of these findings for several literatures.
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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 | 0,023 | 0,051 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,010 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».