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Enregistrement W4416814940 · doi:10.1177/00187267251392384

Can’t get you o <i>u</i> t of my head: The stress-driven dual effects of LMX Ambivalence

2025· article· en· W4416814940 sur OpenAlexaff
Allan Lee, Joanne Lyubovnikova, Jakob Stollberger, Geoff Thomas, Yu Han, Gary Schwarz, Jie Cao

Notice bibliographique

RevueHuman Relations · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePerfectionism, Procrastination, Anxiety Studies
Établissements canadiensUniversity of Regina
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAmbivalenceFeelingRuminationConstructiveDual (grammatical number)Association (psychology)StressorFlexibility (engineering)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

How can a complicated, ambivalent relationship with a boss be both draining and generative? This paper challenges the view that leader–member exchange (LMX) ambivalence is solely harmful. Using the Challenge–Hindrance Stressor Framework, we examine how conflicting feelings toward a leader can be experienced as both constraining and motivating. We focus on epistemic motivation—the tendency to seek deeper understanding—as a key factor that shapes how followers process such ambiguity. Across three studies, LMX ambivalence was linked to two distinct outcomes: emotional exhaustion and voice. These associations operated through different ruminative pathways: affective rumination, characterized by intrusive negative thoughts, and problem-solving pondering, involving reflective sense-making. Followers higher in epistemic motivation were less inclined toward affective rumination and more inclined toward problem-solving pondering, thereby strengthening the link between ambivalence and constructive voice while softening its association with exhaustion. Our findings highlight the hybrid nature of LMX ambivalence and suggest that it does not uniformly undermine followers but can also be associated with adaptive engagement. By unpacking the interplay of ambivalence, rumination, and epistemic motivation, this research provides a more balanced account of the complexities of leader–follower relationships.

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)0,000
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,386
Score d'incertitude au seuil0,406

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,305 · 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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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