Linking emotional intelligence to turnover intention: LMX and affective organizational commitment as serial mediators
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The present study attempts to examine the mediating effect of leader member exchange (LMX) and affective organizational commitment on the relationship between followers' emotional intelligence (EI) and their turnover intention. Design/methodology/approach Using a cross-sectional design, survey data were obtained from 182 employees in Tunisia. Survey responses were analyzed using Model 6 in PROCESS (Hayes, 2017). Findings As predicted, LMX and affective organizational commitment were found to sequentially and totally mediate the causal relationship between EI and turnover intention. Research limitations/implications The limitations include using a cross-sectional design, convenience sampling and self-report measures for EI, LMX, affective commitment and turnover intention. Practical implications Organizations need to encourage more emotionally intelligent responses in employees which improve the quality of their leader–follower relationships. The quality of LMXs enhances the affective commitment that drives lower turnover intention. Originality/value While the relationship between EI and turnover intention has been theorized, this study is one of the first to enable us to explore the mechanisms underlying this relationship. Specifically, a sequential mediation model linking EI with turnover intention through LMX and affective commitment was proposed.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 0,002 |
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 découle