MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3192350099 · doi:10.1080/09585192.2021.1949373

Psychosocial safety climate as a mediator between high-performance work practices and service recovery performance: an international study in the airline industry

2021· article· en· W3192350099 sur OpenAlexaffabout
Sari Mansour, Sarah Nogues, Diane‐Gabrielle Tremblay

Notice bibliographique

RevueThe International Journal of Human Resource Management · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueJob Satisfaction and Organizational Behavior
Établissements canadiensUniversité TÉLUQ
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSafety climateBootstrapping (finance)MediationPsychosocialStructural equation modelingPsychologyTest (biology)Applied psychologyBusinessOperations managementPolitical scienceEconometricsEngineeringEconomicsStatisticsOccupational safety and healthMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Responding to calls for further investigation of the HRM ‘black box’, our paper examines how psychosocial safety climate (PSC), an important but understudied form of organizational climate, mediates the relationship between ability, motivation and opportunity (AMO)-enhancing HPWPs and service recovery performance (SRP). We conducted a quantitative survey amongst flight attendants in Canada, Germany and France, which yielded 1664 valid answers. Using AMOS software V.24, the structural equation method was used to test our model. The method of Monte Carlo (parametric bootstrap) and more precisely bias corrected percentile method was used to test the mediation mechanism, based on 5,000 bootstrapping and 95% confidence intervals. Our results show that each AMO-enhancing HR bundle directly influences PSC and indirectly influences SRP via PSC. They also reveal a direct relationship between PSC and SRP.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,279 · 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

Citations39
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe International Journal of Human Resource ManagementMême sujetJob Satisfaction and Organizational BehaviorTravaux en français237 207