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Enregistrement W2278949988 · doi:10.1177/0018726715602046

Longitudinal associations between employees’ beliefs about the quality of the change management process, affective commitment to change and psychological empowerment

2015· article· en· W2278949988 sur OpenAlexaff
Alexandre J. S. Morin, Émilie Bélanger, Jean‐Sébastien Boudrias, Marylène Gagné, Philip D. Parker

Notice bibliographique

RevueHuman Relations · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueJob Satisfaction and Organizational Behavior
Établissements canadiensUniversité de MontréalWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyLegitimacyEmpowermentOrganizational commitmentSocial psychologyContext (archaeology)Construct (python library)Organizational changePublic relationsPolitical sciencePolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Organizational changes are costly ventures that too often fail to deliver the expected outcomes. Psychological empowerment and affective commitment to change are proposed as especially important in turbulent contexts characterized by multiple and ongoing changes requiring employees’ continuing contributions. In such a context, employees’ beliefs that the changes are necessary, legitimate and will be supported, are presumed to increase psychological empowerment and affective commitment to change. In a three-wave longitudinal panel study of 819 employees, we examined autoregressive and cross-lagged relations among latent constructs reflecting change-related beliefs (necessity, legitimacy, support) and psychological reactions (psychological empowerment, affective commitment to change). Our findings suggest that psychological empowerment and affective commitment to change represent largely orthogonal reactions, that psychological empowerment is influenced more by beliefs regarding support, whereas affective commitment to change is shaped more by beliefs concerning necessity and legitimacy.

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)0,007
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,223
Tête enseignante GPT0,388
Écart entre enseignants0,165 · 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

Citations101
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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