The role of individual cultural traits and proactivity in an organizational setting
Notice bibliographique
Résumé
Purpose – The purpose of this research is to assess the impact of espoused individual cultural traits on proactive behaviors within an organizational environment. While there have been many reports about the positive outcomes of proactivity, there is much less known about the antecedents, particularly those related to culture. Design/methodology/approach – Sales employees (n=147) in a multi-national organization from Australia, Canada, New Zealand, the UK, and the USA were surveyed to assess the impact of cultural trait influences on proactive behavior at the individual level. Using linear regression and partial least squares structural equation modeling, three independent variables were found to be significant antecedents to proactive behavior. Findings – Long-term orientation positively influenced proactive behaviors as did uncertainty avoidance. Uncertainty avoidance was hypothesized to have a negative impact on proactive behaviors, but the results of this study implied that individuals found it safer to adjust to a fluid environment rather than to remain inflexible. No relationship was found between power distance and proactivity. Masculinity was found to be positively related to proactive behaviors but collectivism was not. Research limitations/implications – The results of this study should be limited to its own population and not generalized to larger, more culturally diverse populations which were not represented in the sample. Practical implications – This study provides better understanding of managerial proactive behavior related to cultural traits, particularly in the domain of field sales. Originality/value – This study is unique in that it explores individual proactivity in an organizational selling environment related to cultural traits at the individual level.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».