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Enregistrement W2901192750 · doi:10.5430/jbar.v8n1p1

The Effect of Leader-Member Exchange “LMX” on Employee Turnover Intent: An Applied Study on the Telecommunication Sector in Egypt

2018· article· en· W2901192750 sur OpenAlexaffvenue
Lara Ayman Abu Bakr Shaalan, Abdel Moniem Elsaid, Eahab Elsaid

Notice bibliographique

RevueJournal of Business Administration Research · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueJob Satisfaction and Organizational Behavior
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPath analysis (statistics)PsychologySocial psychologyLoyaltyOpenness to experienceCompetence (human resources)EmpathyTurnoverIntervening variableInternal communicationsBusinessMarketingManagementSociologyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The paper examines whether the Leader-member exchange (LMX) theory has an effect on the employee turnover intent in the presence of intercultural competence. Our sample consists of 319 employees working in the telecommunications sector in Egypt. The dependent variable is employee turnover and the independent variable is LMX, where LMX as a variable is measured by four components: affect, loyalty, contribution and professional respect. We used intercultural competence as the moderating variable. Intercultural competence is measured by nine components: cross cultural empathy, self-efficacy, willingness to engage, cross cultural openness, emotional self-regulation, self-monitoring, tolerance for ambiguity, low need for cognitive and cognitive flexibility. We used Cronbach’s alpha, path analysis and path regressions in our statistical analysis. Our results showed a significant positive relationship between LMX and employee turnover intent and an indirect relationship between LMX and employee turnover intent in the presence of intercultural competence.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,117
Tête enseignante GPT0,377
Écart entre enseignants0,261 · 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

Citations3
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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