This study aims to explore how the formation of artificial intelligence (AI) identity impacts employees' creative deviance. Drawing on role theory and the cognitive-affective system theory, it analyzes the pathways and boundary conditions of this influence in the AI-integrated workplace.
Using a multi-wave research design, we collected survey data from 379 employees across various industries. The data were analyzed using SPSS to test a dual-path mediation model, examining how creative self-efficacy and AI dependency mediate the AI identity–creative deviance relationship. Post hoc interviews were conducted to provide additional qualitative evidence and insights for future studies.
Results reveal that AI identity has competing effects: it enhances creative deviance through increased creative self-efficacy, while suppressing it through heightened AI dependency. Notably, prevention-focused employees experience stronger suppression effects from AI dependency, whereas promotion focus shows no significant moderating effect on the positive pathway.
The study provides organizations with dual-path management strategies to balance AI adoption and employee innovation, requiring both the cultivation of creative confidence and the prevention of technological overreliance, thereby optimizing human–AI collaborative innovation effectiveness.
This study contributes to the literature by introducing AI identity as a key psychological construct in the context of AI-driven workplaces. By integrating role identity and cognitive-affective processing system theory, this study elucidates the dual mechanisms through which AI identity affects creative deviance, advancing theoretical understanding. It also identifies regulatory focus as a boundary condition, providing fresh insights into how AI identity shapes employee innovation.
Xinrui Xu, Changbin Wang, Chao Liu et al.· Journal of Managerial Psycho...· 0 citations
Nghiên cứu hồi cứu 31.016 phụ nữ tham gia sàng lọc ung thư vú, ghi nhận 19 trường hợp ung thư vú, nhằm đánh giá hiệu năng của mô hình Gail điều chỉnh và mô hình kết hợp Gail-Rosner-Colditz. Dữ liệu được chia ngẫu nhiên bằng phương pháp lấy mẫu phân tầng thành tập huấn luyện 60% và tập kiểm tra 40%; mất cân bằng dữ liệu được xử lý bằng giảm mẫu ngẫu nhiên kết hợp SMOTE. Hiệu năng được đánh giá bằng ROC-AUC, PR-AUC và chỉ số Brier; các yếu tố liên quan với nguy cơ mắc ung thư vú được phân tích bằng hồi quy logistic phạt Firth. Mô hình kết hợp làm tăng ROC-AUC ở cả ba thuật toán; Weighted Kernel Logistic Regression đạt ROC-AUC cao nhất 0,662 ± 0,062. Tuổi có liên quan với nguy cơ mắc ung thư vú, trong khi sinh 2 con và sinh 3 con có liên quan với giảm nguy cơ mắc so với nhóm chưa sinh con. Mô hình kết hợp Gail-Rosner-Colditz cho hiệu năng dự báo cao hơn mô hình Gail điều chỉnh, nhưng giá trị dự báo vẫn còn hạn chế do số biến cố thấp.
Hương Thị Thanh Trần, Minh Ngọc Lưu, G. Nguyen et al.· Tap chi nghien cuu y hoc· 0 citations
We use cookies to run the site and, with your consent, for analytics and to show ads.
See our Cookie Policy.