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Enregistrement W2347011622 · doi:10.19030/jabr.v32i3.9659

The Influence Of Ethical Leadership On Managerial Performance: Mediating Effects Of Mindfulness And Corporate Social Responsibility

2016· article· en· W2347011622 sur OpenAlexaff
John Joseph Williams, Alfred E. Seaman

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Business Research (JABR) · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueJob Satisfaction and Organizational Behavior
Établissements canadiensHumber Polytechnic
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCorporate social responsibilityMindfulnessEthical leadershipBusiness ethicsPsychologyPublic relationsPerceptionBusinessSocial psychologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In a continuing world of corporate misdeeds and unscrupulous decision making, much of the management and academic literatures points to the incomplete knowledge of the consequences of ethics leadership. One of the bastions of ethics gatekeeping in the firm is the CFO but remarkably scant information can be found on their perceptions concerning ethics leadership. This study addresses this void by examining mindfulness and corporate social responsibility (CSR) initiatives as new mediating linkages in comprehending the influence of ethics leadership on managerial performance. Findings reveal that ethical leadership is positively associated with CSR initiatives which, in turn, operate to enhance managerial performance. Simultaneously, ethical leadership manifests a significant positive relationship with mindfulness but, surprisingly, there is no corresponding relationship with managerial performance. Instead, mindfulness indirectly influences managerial performance through the intervening effects on CSR initiatives. These findings suggest that firms can acquire better managerial performance by focusing efforts on CSR strategies, bringing cognitive processes of mindfulness to bear on these actions, and grooming ethics leadership. In addition, the results offer researchers new relationships to model in the leadership domain.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,837
Score d'incertitude au seuil0,333

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,247 · 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 tête enseignante, 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

Citations24
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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