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Enregistrement W4221113545 · doi:10.1002/csr.2239

Does top management team responsible leadership help employees go green? The role of green human resource management and environmental felt‐responsibility

2022· article· en· W4221113545 sur OpenAlexaff
Hui Lu, Weiting Xu, Shaohan Cai, Fang Yang, Qingqing Chen

Notice bibliographique

RevueCorporate Social Responsibility and Environmental Management · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueEnvironmental Sustainability in Business
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésHuman resource managementBusinessCorporate social responsibilitySustainabilityEmployee engagementSocial responsibilityOrganizational citizenship behaviorPublic relationsMarketingManagementOrganizational commitmentPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Drawing on social information processing theory, the current study investigates the relationship between top management team (TMT) responsible leadership and employee organizational citizenship behavior for the environment (OCBE) from a vertical perspective, and whether green human resource management (GHRM) and employee environmental felt‐responsibility can play a sequential mediating role between them. Totally, 102 middle‐level managers and 527 employees in 102 Chinese teams voluntarily participated in our study. Drawing on above data, our study verifies that TMT responsible leadership was positively associated with both GHRM and employee environmental felt‐responsibility. In addition, GHRM mediated the positive effects of TMT responsible leadership and employee environmental felt‐responsibility. Also, GHRM can further promote employee OCBE through employee environmental felt‐responsibility. Overall, the positive relationship between TMT responsible leadership and employee OCBE was sequentially mediated by GHRM and employee environmental felt‐responsibility. Therefore, the current study shows the way to achieve corporate environmental sustainability strategy.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
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 enseignants0,146
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,007
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,191 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations91
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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