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Enregistrement W4417146589 · doi:10.1111/apps.70050

Self‐serving attribution in leader humor: Investigating when and why leader humor relates to employee unethical pro‐organizational behavior

2025· article· en· W4417146589 sur OpenAlexfundno aff
Guodong Cui

Notice bibliographique

RevueApplied Psychology · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueHumor Studies and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFundamental Research Funds for the Central UniversitiesChina Postdoctoral Science FoundationSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésAttributionSurvey data collectionPsychological contractSurvey researchOrganizational behaviorSense of humor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Prior literature on leader humor primarily focuses on its positive effects on employee attitudes and behaviors; however, its potential negative effects have been largely neglected and underestimated. This research challenges the previous wisdom and proposes a model based on attribution theory that for employees with self‐serving attributions, leader humor will promote their psychological entitlement, which further leads to unethical pro‐organizational behavior. Based on three‐wave survey data collected from 313 employees and an experiment via Master of Business Administration (MBA) students in China, we found that the interaction of leader humor and self‐serving attribution was positively related to psychological entitlement, which in turn contributed to unethical pro‐organizational behavior. The theoretical and managerial implications for understanding how to manage leader humor are discussed.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,545
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,379
Écart entre enseignants0,323 · 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.

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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