Individual and contextual determinants of innovative work behaviour: Proactive goal generation matters
Notice bibliographique
Résumé
This study examines the extent to which proactive goal generation is a self‐regulatory mechanism that explains how individual and contextual factors influence employee innovative work behaviour. Specifically, it is proposed that learning goal orientation ( LGO ), psychological climate for innovation, and task variety positively and indirectly influence innovative behaviour via proactive goal generation activities, namely envisioning and planning. Additionally, LGO is expected to positively moderate the planning–innovation link. Based on data collected at two points in time on a sample of 107 employees from 12 small I talian enterprises, we found that envisioning and planning mediated the positive impact of LGO , psychological climate for innovation, and task variety on innovative behaviour. Furthermore, the relationship between planning and innovative behaviour was stronger when LGO was higher. Theoretical and managerial implications of these findings are discussed. Practitioner points Individual engagement in proactive goal‐regulatory activities is an important driver of workplace innovative behaviour. It is hence worthwhile for managers to provide employees with practical tools and guidelines to develop their proactive goal‐setting and goal‐planning skills. Learning goal orientation, psychological climate for innovation, and task variety indirectly shape innovative work behaviour by affecting envisioning and planning processes. In order to increase employees' motivation to engage in proactive goal generation tasks, managers should thus promote the development of a change‐oriented work environment, ensure an adequate amount of variety in the execution of work activities, and retain and develop a learning‐oriented workforce. Learning goal orientation is a boundary condition associated with planning's effects on innovative behaviour. Managers should hence emphasize skill development and the use of flexible approaches in the execution of plans and tasks.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».