Transformational leadership and employee voice: a model of proactive motivation
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Drawing on the model of proactive motivation, the purpose of this paper is to examine how transformational leadership influences followers’ voice behavior through three proactive motivation states, namely, “reason to,” “can do” and “energized to.” It also examines the moderating role of followers’ proactive personality in the relationship between transformational leadership and employee voice. Design/methodology/approach The online survey was distributed through Qualtrics using a two-wave design. In total, 1,454 participants completed the survey at Time 1, of those 447 also completed the survey at Time 2. Findings Transformational leadership influences employee voice via followers’ promotion focus, role-breadth self-efficacy and affective commitment. Followers’ proactive personality attenuates the impact of transformational leadership on voice, supporting the substitute for leadership hypothesis. Research limitations/implications Self-reported data are the main limitation of the present study. Other limitations include treating employee voice as a unidimensional construct and oversimplifying the impact of positive affect on voice. Practical implications The present study suggests that training managers to demonstrate more transformational leadership behavior, enhancing employees’ proactive motivation and hiring proactive individuals are strategies to facilitate employee voice. Originality/value The present study contributes to a better understanding of employee voice from a proactive motivation perspective. It also demonstrates that followers’ proactive personality is important “boundary condition” to transformational leadership.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».