The dimensions and effects of excessive change
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Purpose – Change excessiveness is argued as a critical contextual aspect of change management. The purpose of this paper is to identify three major dimensions to change excessiveness: change frequency, extent, and impact. A three-factor structure is proposed to broaden the emerging study on the contextual aspects of change. Its pertinence is proposed in addressing healthcare employees’ exhaustion, change-related uncertainty, and support for change. Design/methodology/approach – Using questionnaires, a first pilot sample ( n =131) was recruited to test the psychometric properties and validity of the three-factor structure, while controlling for affectivity. Structural equation modeling techniques following a two-step approach were used on a second sample ( n =363). First a confirmatory assessment of the three-factor structure of excessive change is tested. Second, a full mediation effect of excessive change, as a second-order latent factor, regrouping change frequency, impact and extent as first-order factors, was modeled to predict a tripartite conception of change-related reactions: exhaustion, uncertainty, and support for change. Findings – The excessive change three-factor structure is validated, while showing its superiority over alternative models. The fully mediated model is confirmed. Therefore, the significant added effects of change frequency, impact, and extent are positively related to emotional exhaustion and cognitive uncertainty, while negatively related with behavioral support for change. Originality/value – This study contributes by proposing a three-factor structure to excessive change assessment based on previous and independent findings in the literature. It also contributes in modeling the added effect of change frequency, extent, and impact in the full mediation relationship of change excessiveness on a tripartite reactions to change in healthcare management settings.
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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 | 0,000 |
| 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 découle