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Enregistrement W2986065267 · doi:10.1108/jkm-12-2018-0776

Transformational leadership and employee knowledge sharing: explore the mediating roles of psychological safety and team efficacy

2019· article· en· W2986065267 sur OpenAlexaff
Jielin Yin, Zhenzhong Ma, Haiyun Yu, Muxiao Jia, Ganli Liao

Notice bibliographique

RevueJournal of Knowledge Management · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueKnowledge Management and Sharing
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTransformational leadershipKnowledge sharingKnowledge managementPsychologyPsychological safetyTransactional leadershipStructural equation modelingOriginalityContext (archaeology)BusinessSocial psychologyComputer scienceCreativity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose This paper aims—based on past research works which have shown that transformational leadership has positive impact on knowledge sharing—to explore the impact of different leadership dimensions of transformational leadership on knowledge sharing and further to explore the mechanism through which transformational leadership affects employee knowledge sharing in China. Design/methodology/approach Based on the transformational leadership theory and the team learning theory, it is proposed that all four dimensions of transformational leadership, including intellectual stimulation, individualized consideration, inspirational motivation and idealized influence, have unique impact on employee knowledge sharing. It is further proposed that psychology safety and team efficacy mediate these relationships. Then data were collected from over 400 employees from knowledge-based companies in China to empirically test the proposed relationships with the method of structural equation modeling. Findings The results show that psychological safety fully mediated the impact of intellectual stimulation on knowledge sharing, and team efficacy fully mediated the impact of inspirational motivation on knowledge sharing. Both factors also mediated the impact of individualized consideration on knowledge sharing. The results thus provide empirical support for the impact of transformational leadership on employee knowledge sharing in an international context. Originality/value The past years have seen increasing interest in leadership and knowledge sharing in emerging markets, yet the mechanism through which leadership affects employee knowledge sharing remains understudied. This study explores the impact of different dimensions of transformational leadership on employee knowledge sharing, and further shows that psychological safety and team efficacy mediate these relationships in a collectivistic society where knowledge sharing is consistent with cultural norms. The findings help develop more robust knowledge sharing theories in the international context and provide insightful suggestions for management practitioners in emerging markets.

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)0,007
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,098
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,251 · 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

Citations188
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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