Can managers use handheld technologies to support salespeople?
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to propose that sales managers use mobile technologies in the working environment to communicate and supportively monitor sales person performance. Design/methodology/approach A model of supervisor monitoring using mobile technologies is conceptualized that specifies the types of behaviours that promote high‐quality working relationships, how mobile technologies increase the likelihood of work‐to‐nonwork role spill‐over that may damage the relationship and why perceptions of supervisor fairness are critical. The paper concludes by presenting strategies for testing hypotheses and for researching mobile technology use by sales managers using qualitative and quantitative methods. Findings Mobile technology use, supervisory monitoring, and relationship development co‐exist in the current workplace. This research heightens awareness of how work‐to‐nonwork spillover may influence important outcomes of mobile technology usage. Perceptions of quality supervisor‐employee relationships are important to retaining and motivating employees. As the workforce ages and skilled workers become more scarce, it is expected that this theoretical examination and ensuing future research will be interesting and important to the twenty‐first century manager. Originality/value This paper aligns research in the areas of leadership, monitoring and ubiquitous or mobile technologies. Previous leadership researches have questioned whether or not the use of different electronic monitoring tools affects the leader's ability to influence others. However, few researchers have examined performance‐based monitoring using mobile technologies, although mobile technologies make it easier for sales managers to monitor non‐traditional work arrangements (i.e. off‐site or contracted work). Furthermore, past research has been inconsistent in explaining how employees view information‐gathering or monitoring by their managers.
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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 | 0,017 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».