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Enregistrement W4416007564 · doi:10.5465/amproc.2025.10076poster

Customer-Directed Sabotage and Its Relationships with Employee Motives and Sense of Power

2025· article· en· W4416007564 sur OpenAlexaff
Su Kyung Kim, Yujie Zhan

Notice bibliographique

RevueAcademy of Management Proceedings · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePsychology of Social Influence
Établissements canadiensWilfrid Laurier UniversityUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConceptualizationModerationOutcome (game theory)Power (physics)Sample (material)Dimension (graph theory)Service (business)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Customer-directed sabotage refers to employees’ counterproductive work behavior that negatively affects service and harms customers’ legitimate interests (Wang et al., 2011). While it can manifest in many different behaviors, such as a flight attendant yelling at a passenger “Shut up! I’m not your servant” (Land, 2022) and a call center agent intentionally putting a customer on hold for a long period of time (Skarlicki et al., 2008), customer-directed sabotage has been conceptualized and studied as one broad concept. We consider a subtle-obvious dimension in the conceptualization and measurement of customer-directed sabotage. We contend that doing so enables a more precise examination of customer-directed sabotage and its relationship with employee motives and outcomes. Using a sample of 300 service employees, we conducted a critical incident technique-based survey to gather customer-directed sabotage events and uncover service employee motives for and outcome of customer-directed sabotage. We explored the relationship between employee motives (i.e., employee boredom, customer mistreatment) and customer-directed sabotage as well as the relationship between customer-directed sabotage and employee outcome (i.e., sense of power). Also, given the power dynamic inherent in employee–customer relationship, we examined employee chronic powerlessness as a potential moderator to the relationship between customer-directed sabotage and sense of power. We discuss implications of our findings.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,630
Score d'incertitude au seuil0,396

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,297 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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