Toward an exploration of follower's implicit followership theories of Mashhad's large organizations using a qualitative approach
محل انتشار: مجله ایرانی مطالعات مدیریت، دوره: 8، شماره: 3
سال انتشار: 1394
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 72
فایل این مقاله در 23 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_JIJMS-8-3_005
تاریخ نمایه سازی: 7 شهریور 1402
چکیده مقاله:
Followership is a developing paradigm in organizational behavior which focusesmainly on followers. The goal of this study is to explore follower’s implicitfollowership theories (IFTs) which entail an analysis of follower’s views andperception about followership. For this purpose, based on a phenomenologicalapproach, semi-structured interviews with employees of large public and privateorganizations, in Mashhad were analyzed by exploratory content analysis. A total of۲۵ categories of implicit theories were detected in ۵ prototypes and ۵ antiprototypes.Followership prototypes consist of constructive perception of work, jobcompetencies, mighty arm of leader, moral virtues and initiation pattern; five antiprototypeswere named as role deviances including destructive behaviors,obedience, incompetency, indifference and blue color. Reflecting on the findings, a۵ dimensional model was identified, with each dimension having its prototypes andanti- prototypes. Results showed that follower's IFTs differ from leader's follower'simplicit followership theories.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
زهرا محمدزاده
Ferdowsi University of Mashhad, Binaloud Higher Education Institute, Mashhad, Iran
سعید مرتضوی
Faculty of Economic and Administrative Sciences, Ferdowsi University of Mashhad, Mashhad, Iran
محمد لگزیان
Faculty of Economic and Administrative Sciences, Ferdowsi University of Mashhad, Mashhad, Iran
فریبرز رحیم نیا
Faculty of Economic and Administrative Sciences, Ferdowsi University of Mashhad, Mashhad, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :