The effects of linguistic ostracism on job performance: A replication and an extension
Notice bibliographique
Résumé
We examined the phenomenon of linguistic ostracism—instances where a focal workgroup member perceives other members of their workgroup have rejected and/or excluded them by using a language they cannot comprehend. In a 2021 article, Fiset and Bhave observed that linguistic ostracism was related to two dimensions of job performance (interpersonal citizenship and deviance) and that disidentification served as an explanatory mechanism for the linguistic ostracism–job performance relationship. We constructively replicate and extend their work in several ways. First, we replicate prior effects on interpersonal citizenship and deviance and extend their work to focus on a third dimension of job performance: task performance. Across two studies, we find that linguistic ostracism was associated with lower task performance. Second, we identify an additional mechanism for the linguistic ostracism–job performance relationship: belongingness need satisfaction. Third, we observe that sinister attributional tendencies moderated the indirect effect of linguistic ostracism on performance via belongingness need satisfaction and disidentification. The pattern of this moderated-mediation effect indicated that employees with high (vs. low) sinister attributional tendencies tend to exhibit decreased performance. Our findings thus offer three extensions to Fiset and Bhave’s work and highlight the need for organizations to recognize linguistic ostracism and proactively manage language diversity at work.
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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 | 0,016 | 0,050 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».