Breaking Promises, Breaking Trust: How Psychological Contract Breach Shapes Trust Trajectories
Notice bibliographique
Résumé
Trust is a cornerstone of effective organizational functioning through employee performance. This study investigates the dynamic nature of trust, focusing on how psychological contract breach—a perception that an organization has failed to meet its obligations—predicts divergent trust trajectories and their implications for task accuracy. Drawing on social exchange theory and attribution theory, we argue that breaches negatively influence trust trajectories by lowering baseline trust and hindering its positive development. Using latent class growth modeling across four bi-annual measurement points among 1,135 Belgian employees, we identified two distinct trust trajectories: trust accumulation (13.13%) and trust erosion (86.87%). Psychological contract breach significantly predicted the growth parameters of these trajectories, accelerating trust erosion and dampening trust accumulation. Moreover, these trust trajectories were linked to performance: employees in the trust accumulation trajectory exhibited significantly higher task accuracy rates compared to those in the trust erosion trajectory. The findings contribute to psychological contract and trust literatures by emphasizing the temporal dynamics of trust and the heterogeneous impacts of breaches. Practically, the study underscores the importance of trust-focused interventions to mitigate breach effects and enhance performance outcomes. Proactive trust management and tailored organizational strategies are vital for fostering resilient, high-performing teams, even in challenging environments.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».