Cultural Intelligence and Work–Family Conflict: A Moderated Mediation Model Based on Conservation of Resources Theory
Notice bibliographique
Résumé
This study aims to explore the influence mechanism of cultural intelligence on work-family conflict for Chinese expatriates in cross-cultural non-profit organizations. Drawing on conservation of resources theory, this longitudinal study (six-month time lag) is the first to examine cultural intelligence as an antecedent of work-family conflict. The study also examines the mediating role of work engagement and the moderating role of leader-member exchange (LMX) in the cultural intelligence and work-family conflict relationship. The sample comprises 206 expatriate Chinese language teachers working at 45 Confucius Institutes in the US, Canada, and Russia. Results show that cultural intelligence not only reduces work-family conflict but also promotes expatriates' work engagement. The higher the work engagement, the higher the work-family conflict experienced by expatriates. LMX moderates not only the positive relationship between work engagement and work-family conflict but also the indirect effect of cultural intelligence on work-family conflict through work engagement. Thus, the indirect effect of cultural intelligence on work-family conflict through work engagement is stronger with low (compared to high) LMX. This study's findings provide implications for managers of cross-cultural non-profit organizations to better understand and solve expatriates' work-family conflict problem.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,004 | 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 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».