Can’t get you o <i>u</i> t of my head: The stress-driven dual effects of LMX Ambivalence
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».