Antecedents and outcome of employee change fatigue and change cynicism
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Organisations implement changes either to address real business imperatives or to follow trends in their industries. But frequent changes in an organisation often lead to employee change fatigue and change cynicism. The purpose of this study is to investigate the impact of the change logic of appropriateness and the logic of consequences on change fatigue and change cynicism and the impact of change fatigue and change cynicism on change success. Design/methodology/approach To carry out this study, the authors collected data on a sample of 320 participants from diverse organisations, and they used structural equation modelling (SEM) techniques to test our hypotheses depicted in the research model. Findings The authors found that the change logic of consequences reduces both change fatigue and change cynicism, whereas the change logic of appropriateness increases change fatigue. The authors also found that change fatigue does not have any direct effect on change success, although it maintains an indirect negative effect on change success through change cynicism. Practical implications Along with other practical implications, the authors recommend that change managers help employees understand any logic of consequences that sustain their change initiatives. Additionally, change managers should work to prevent change fatigue from turning into change cynicism, which is the real precursor of reduced change success. Originality/value This study is among the first to show that employees experience change fatigue and change cynicism differently, depending on the reason underlying the change. It is also among the first to show that change fatigue does not affect change success directly but does so through the interplay of change cynicism.
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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 | 0,007 | 0,045 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».