The Emergence and Consequences of Voice Climate
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this thesis was to further the nascent paradigm on team-level voice, specifically voice climate and team voice. First, in Study 1, I examined how and why voice climate emerges in teams. In particular, I proposed that leaders stimulate shared perceptions of voice climate depending on how they previously responded to voice (i.e., voice acceptance or rejection). In turn, I proposed that voice climate enhances teams’ subsequent voice, as mediated by team risk, fear, efficacy, and vitality. I tested these propositions with a between-subjects team experiment, in which I manipulated a confederate leader’s responses to their team’s voice, and assessed its effects on team affect, cognitions, and subsequent voice. \nNext, in Study 2, I conducted a multi-wave training experiment to explore whether we can train leaders to successfully encourage their teams to speak up. First, I developed a one-hour training program that focussed on leader openness and responsiveness to voice, based on insights from the voice and leadership training literatures. Next, I randomly divided 65 students into either a 1-hour voice or control condition, and administered the training. Finally, approximately one week later, these students participated in a 1-hour team task, after which their team members rated leaders’ openness and responsiveness to voice, as well as voice climate and team voice. \nFinally, in Study 3, I investigated whether, how, and why voice climate ultimately affects team functioning by focussing on the mediating mechanisms that link voice climate to team learning and performance. In particular, I proposed that voice climate enhances team effectiveness through its sequential effect on negative and positive team affect (i.e., fear and vitality), cognitions (i.e., risk and efficacy), and voice (i.e., quantity and quality). I assessed these propositions with multi-sourced field surveys with 59 teams from 8 Canadian companies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».