MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2075206162 · doi:10.1108/10444061211218276

Improving employees' job satisfaction and innovation performance using conflict management

2012· article· en· W2075206162 sur OpenAlexaff
Ke Zhao, Xiang Liu, Desheng Wu

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Conflict Management · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueConflict Management and Negotiation
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésJob satisfactionOriginalityContext (archaeology)Job performanceConflict managementPsychologyJob designChinaBusinessJob attitudeEmpirical researchMarketingKnowledge managementSocial psychologyComputer scienceCreativityPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose The major aim of this study is to explore the mechanism through which conflict management behavior impacts job satisfaction and innovation performance, and to verify this relationship with the empirical analysis in the context of China. Design/methodology/approach A model of the relationship among conflict management behavior, job satisfaction and innovation performance was developed and empirically tested. Based on a survey composed of 333 questionnaires designed for Chinese employees, the authors examine the effects of conflict management behavior on job satisfaction and innovation performance in Chinese contexts. Findings Results show that integrating and compromising conflict management behaviors are positively related to job satisfaction; integrating conflict management behavior is positively related to innovation performance; and avoiding conflict management behavior is negatively related to innovation performance. Research limitations/implications This study does not take the industry differences into consideration, though how to maintain job satisfaction and promote innovation might differ from one industry to another. This study only studied on the personal level, therefore future studies can be extended to the team level. Originality/value This paper offers some useful suggestions for business managers as well as employees to improve employees' job satisfaction and innovation performance.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,047
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,289 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations125
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Journal of Conflict ManagementMême sujetConflict Management and NegotiationTravaux en français237 207