Work engagement, affective commitment, and career satisfaction: the mediating role of knowledge sharing in context of SIEs
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to examine linkages between work engagement, affective commitment, and career satisfaction, while probing the mediating role of knowledge sharing in context of self-initiated- expatriates (SIEs). Design/methodology/approach A mediation model was tested using survey data from 266 SIEs working in US information technology (IT) multinational corporations (MNCs). Findings The results revealed significant direct and indirect effects of work engagement on affective commitment and career satisfaction through knowledge sharing. Research limitations/implications Although common method bias and validity of measurement were assessed in this study, the survey data were cross-sectional. Rigorous testing of the proposed mediated model through longitudinal design must be undertaken to allow for stronger inferences about causation. Practical implications The results suggest that organizations must nurture a knowledge sharing culture to promote knowledge exchange amongst SIEs. This study also underscores the importance of SIEs' work engagement as an enabler of knowledge sharing. Managers have a critical role in creating the right work environment, where SIEs feel engaged in their work and motivated to share knowledge. Originality/value This is the first study to examine interlinkages between work engagement, knowledge sharing, affective commitment and career satisfaction in SIEs' context.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».