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Developing a Scale to Measure Kindness in the Workplace Based on Empathy, Inclusivity, and Recognition of Effort

Par : Contributeur(s) : Type de matériel : TexteTexteLangue : français Détails de publication : 2024. Sujet(s) : Ressources en ligne : Abrégé : La présente recherche, articulée autour des principes du paradigme de Churchill et de la méthodologie de percolation des données, vise à créer et valider une échelle adaptée au construit de la gentillesse au travail (GAT), allant au-delà de la simple quantification d’actes aléatoires. Une revue exhaustive de la littérature a été entreprise, complétée par des discussions avec des experts, afin de discerner les éléments qui circonscrivent la GAT. Les retours d’un groupe diversifié de professionnels ont ensuite été utilisés pour tester le modèle proposé et émergent. Le résultat a été un instrument multidimensionnel qui capte trois composantes essentielles de la GAT : l’empathie, l’inclusivité et la reconnaissance de l’effort. Cet outil enrichit le discours théorique existant sur les comportements positifs au travail et offre aux organisations une métrique pour évaluer la performance humaine, jetant les bases d’interventions sur mesure et de futures comparaisons interculturelles et des références sectorielles.Abrégé : The present research, centered around the tenets of data percolation methodology and the Churchill paradigm, aimed to create and validate a scale tailored to measure the construct of kindness in the workplace (KIW), extending beyond simply quantifying acts randomly. We undertook a comprehensive literature review, coupled with expert discussions, to decide on the elements that determine KIW. We then collected the feedback from a diverse group of professionals to test the proposed, emerging model. The result is a multidimensional instrument that captures the three core components of KIW: empathy, inclusivity, and recognition of effort. This tool enhances the existing theoretical discourse on positive workplace behaviors and provides organizations with a metric to evaluate human performance, laying the foundation for custom interventions, and cross-cultural comparisons and industry benchmarks.
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La présente recherche, articulée autour des principes du paradigme de Churchill et de la méthodologie de percolation des données, vise à créer et valider une échelle adaptée au construit de la gentillesse au travail (GAT), allant au-delà de la simple quantification d’actes aléatoires. Une revue exhaustive de la littérature a été entreprise, complétée par des discussions avec des experts, afin de discerner les éléments qui circonscrivent la GAT. Les retours d’un groupe diversifié de professionnels ont ensuite été utilisés pour tester le modèle proposé et émergent. Le résultat a été un instrument multidimensionnel qui capte trois composantes essentielles de la GAT : l’empathie, l’inclusivité et la reconnaissance de l’effort. Cet outil enrichit le discours théorique existant sur les comportements positifs au travail et offre aux organisations une métrique pour évaluer la performance humaine, jetant les bases d’interventions sur mesure et de futures comparaisons interculturelles et des références sectorielles.

The present research, centered around the tenets of data percolation methodology and the Churchill paradigm, aimed to create and validate a scale tailored to measure the construct of kindness in the workplace (KIW), extending beyond simply quantifying acts randomly. We undertook a comprehensive literature review, coupled with expert discussions, to decide on the elements that determine KIW. We then collected the feedback from a diverse group of professionals to test the proposed, emerging model. The result is a multidimensional instrument that captures the three core components of KIW: empathy, inclusivity, and recognition of effort. This tool enhances the existing theoretical discourse on positive workplace behaviors and provides organizations with a metric to evaluate human performance, laying the foundation for custom interventions, and cross-cultural comparisons and industry benchmarks.

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