The Impact of High Quality Relationship on Innovative Work Behavior of Employees through Psychological Wellbeing: A Case of Pharmaceutical Sector in Pakistan
Notice bibliographique
Résumé
The impact of qualities and experiences of high quality relationship is of great value to the companies and field of human resource. Pakistan is facing critical situation regarding qualities and experiences of relationship of employees. Innovative work behavior of employees has not been studied in developing countries like Pakistan. In order to assist the business in pharmaceutical sector this study is aimed at investigating the effect of experiences and qualities of high quality relationship on innovative work behavior of employees. Pharmaceutical sector was considered for this study as this sector has significant contribution in Gross Domestic Product (GDP) of Pakistan. This research was quantitative in nature in which data was collected from managerial and non-managerial employees of pharmaceutical sector. Total 310 questionnaires were completely filled and entered in SPSS for analysis. Correlation analysis was performed in SPSS to show relationship between the variables. Model was tested through structural equation modeling in AMOS and goodness of fit indices were estimated using Hu and Bentler (2010) criteria and all the values were found to show good fit model. To test the mediation among variables through regression the SOBEL test was used as a supplemental test. All the direct and mediational hypotheses were accepted. The results reveal that the psychological wellbeing mediates the relationship between experiences, qualities of high quality relationship and innovative work behavior. Limitation of the study and managerial implications are also discussed along with guideline for future research.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».