How and when team reflexivity influences employee innovative behavior
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Based on affective events theory, this study explores the cross-level effect of team reflexivity on employee innovative behaviors. Specifically, the authors examine the mediating effects of affective and normative commitment on this relationship, as well as the moderating effects of benevolent leadership. Design/methodology/approach The authors surveyed 341 employees and their direct supervisors in 74 work units and utilized multilevel path analysis to test a model of cross-level moderated mediation. Findings The study analysis results suggest that team reflexivity significantly contributes to employee innovative behavior. Both affective commitment and normative commitment mediate this relationship. Benevolent leadership not only enhances the relationship between team reflexivity and affective/normative commitment, but also reinforces the linkage of team reflexivity→affective commitment→employee innovative behavior. Practical implications The current study suggests that organizations should invest more in promoting team reflexivity and benevolent leadership in workplace. Furthermore, managers need to develop appropriate employees training programs and pay more attention to employees' work and personal lives. They need to make efforts to enhance employees' affective and normative commitment, thereby facilitating their innovative behavior. Originality/value This research identifies affective commitment and normative commitment as key mediators that link team reflexivity to employee innovative behavior and reveals the moderating role of benevolent leadership in the process.
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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 | 0,013 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».