Precipitating abusive supervision: target factors and supervisor blame attributions
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of the proposed study is to consider why and under which conditions do supervisors engage in abusive behaviours towards their subordinates. To answer my first research question, why do supervisors engage in abusive supervision, I draw on victim precipitation (e.g., Sparks, Glenn, & Dodd, 1977) and conservation of resources (COR; Hobfoll, 1989) theories to argue that certain subordinate performance-related behaviours and characteristics threaten supervisor resources leading to abuse as a stress reaction. To answer my second research question, under which conditions do supervisors engage in abusive supervision, I draw on attribution theory (Heider, 1958; Weiner, 1986). I argue that supervisors abuse subordinates when they attribute responsibility, or blame subordinates for negative performance-related behaviours and characteristics, as a means of protecting or guarding against future resource loss. To answer my research questions, I developed measures for self- and other-perceived general mental ability (GMA) and blame attributions. I obtained data from 211 supervisor-subordinate dyads in Canada and the United States. Respondents were surveyed for information about their work behaviours, characteristics, and relationships. Using Hayes (2013) PROCESS macros, I found partial support for the proposed model and offer refinements to COR and victim precipitation theories. I found relationships between both self- and supervisor-reported subordinate behaviours and characteristics and abusive supervision, largely in the direction hypothesized. I also found supervisor-reported subordinate performance behaviours and perceived GMA to share a stronger relationship with subordinate reports of abusive supervision than subordinate reported behaviours and characteristics in many instances.
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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 | 0,005 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».