Leader knowledge hiding and employee organizational identification in the Egyptian service industry
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this study is to examine the relationship between leader-signaled knowledge-hiding behavior (LSKH) and employee organizational identification (OI) with self-interest climate perceptions (SIC) as a mediator. This study also takes into consideration the impact of individual differences (i.e. employee trait of agreeableness) in shaping these relationships. Design/methodology/approach Two-wave data were collected from a sample of employees working in service industry companies in Egypt (N = 305). The mediation model (model 4) and the moderated mediation model (model 14) were tested using the statistical package for the social sciences PROCESS macro. The indirect effect of LSKH behavior on employee OI was examined using the bootstrapping approach (n = 5,000) with 95% confidence intervals (CI) for the indices. Findings Findings show that LSKH behavior has a negative impact on employee OI through SIC perceptions. Additionally, a moderation analysis indicates that the employee trait agreeableness strengthens the negative relationship between SIC and OI as well as the indirect relationship between LSKH behavior and employee OI. Originality/value While previous studies mainly focused on employee knowledge-hiding behavior, this study extends this nascent stream of literature by investigating the impact of this behavior at the leader’s level in the Egyptian cultural context. The results provide insights into the consequences of this type of behavior on important outcomes, namely, SIC and OI.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».