Increasing OCB: the influence of commitment, organizational support and justice
Notice bibliographique
Résumé
Purpose – The purpose of this paper is to describe the development of a coherent conceptual framework that could guide research that enhances our understanding of the factors that influence extra-role workplace behaviors and work performance in health care. In health-care settings, work performance is dependent upon worker’s extra-role behaviors. Design/methodology/approach – The authors draw upon theory and current research in the field of organizational behavior and work motivation to explain the relationships between extra-role behaviors (ERBs), commitment, perceived organizational support (POS) and justice. These behaviors are related to a number of factors, including one’s affective commitment, POS and organizational justice. The influence of most of these concepts on work outcomes has been established in disparate studies, but their precedence in terms of influencing extra-role behaviors is not well understood. Findings – An augmented framework is produced, incorporating concepts of relevance to work motivation and work attitudes. Propositions, predicated on research evidence, are offered. Research limitations/implications – Spontaneous, emotional and/or reflexive behaviors are not accounted for in the conceptual framework. Practical implications – By adjusting interaction with employees, managers can bring about positive effects, facilitating constructive ERBs, which can improve work performance and productivity, patient safety, care quality and enable cost savings. Originality/value – This paper offers a novel comprehensive framework based upon a comprehensive literature review.
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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 | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».