Leadership and Employees’ Innovative Work Behavior: Test of a Mediation and Moderation Model
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this study is to determine the relationship between Transformational (TFL)/ Transactional (TSL) leadership and employees’ Innovative Work Behavior (IWB), through a mediation and moderation model. The proposed model postulates that Organizational Climate for Innovation (OCI) and Organizational Absorptive Capacity (OAC) exert a mediating role whereas Employees´ Work Engagement (EWE) has a moderating effect in such relationship. A total of 267 Colombian workers from different kind of companies completed a reliable battery of questionnaires. The sample was collected through the MBA programs from two recognized universities located in Bogotá, Colombia. Structural equation modeling and hierarchical regression analyses were used to test the proposed model. According to the results, there is a direct and positive relationship between TFL and IWB as was expected. However, contrary to what had been hypothesized, TSL demonstrated to exert the same positive linkage. OCI and OAC showed its mediator effect in the relationship between TFL/TSL and IWB, nevertheless, this effect was less strong than when the relationship between theses variables was direct. On the contrary, EWE does not exert a moderator effect in this relationship as it was posited, but shows a significant and direct relationship with IWB. This research allows assert that leadership influences IWB, either directly or mediated by organizational variables. These results contribute to extent the literature in a scarcely studied field, by testing an empirical model.
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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 | 0,007 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,008 | 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 ».