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Enregistrement W3111849975 · doi:10.1108/lodj-12-2019-0522

On the motivational nature of authentic leadership practices: a latent profile analysis based on self-determination theory

2020· article· en· W3111849975 sur OpenAlexaff
Julie Levesque-Côté, Claude Fernet, Alexandre J. S. Morin, Stéphanie Austin

Notice bibliographique

RevueLeadership & Organization Development Journal · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueJob Satisfaction and Organizational Behavior
Établissements canadiensUniversité du Québec à Trois-RivièresConcordia UniversityUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyAuthentic leadershipOriginalitySocial psychologyPredictive powerStructural equation modelingValue (mathematics)Sample (material)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose Although one of the central premises of authentic leadership theory is that authentic leaders mobilize their followers, the underlying motivational mechanisms of this process remain poorly understood. Drawing on self-determination theory, this study aims to fill that gap by examining authentic leadership practices (ALP) as theoretical antecedents of employees' motivation profiles. Design/methodology/approach Latent profile analyses conducted on a sample of 501 employees revealed four profiles: self-determined, unmotivated, highly motivated and moderately motivated. Findings ALP were associated with a higher likelihood of membership into the most adaptive motivation profiles. Employees in these profiles displayed more optimal job functioning: higher organizational commitment and performance, and lower intentions to leave their organization. Originality/value These findings underscore the predictive power of autonomous motivation for employee functioning and provide new insights into how ALP can improve work motivation, and hence job functioning. Our results account not only for how ALP affects the complete range of behavioral regulations at work but also the different patterns in which these regulations combine within employees.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,252
Score d'incertitude au seuil0,995

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,064
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,186 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations21
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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