Green talent management and employees’ innovative work behavior: the roles of artificial intelligence and transformational leadership
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This study aims to investigate the significance of an emerging concept – green talent management (TM) and its influence on employees’ innovative work behavior, together with the moderating roles of transformational leadership and artificial intelligence within the context of higher educational institutions. Design/methodology/approach Two hundred and thirty-five structured questionnaires were administered to the academic staff in five universities located in Northern Cyprus, and the data was analyzed using partial least square structural equation modeling with the aid of WarpPLS (7.0). Findings This study provides evidences that green hard and soft TM exerts significant influence on employees’ innovative work behavior. Similarly, transformational leadership and artificial intelligence were confirmed to have a significant impact on employees’ innovative work behavior. Moreover, the study found transformational leadership and artificial intelligence to significantly moderate the relationship between green hard TM and employees’ innovative work behavior. Research limitations/implications The study provides theoretical and managerial implications of findings that will assist the leaders in higher educational institutions in harnessing the potential of green TM in driving their employees’ innovative work behavior toward the achievement of sustainable competitive advantage in the market where they operate. Originality/value The attention of researchers in the recent time has been on the way to address the challenge facing organizational leaders on how to develop and retain employee that will contribute to the sustainability of their organization toward the achievement of sustainable competitive advantage in the market they operate. Meanwhile, the studies exploring these concerns are limited. In view of this, this study investigates the significance of an emerging concept – green talent management and its influence on employees’ innovative work behavior, together with the moderating roles of transformational leadership and artificial intelligence within the context of higher educational institutions.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,002 | 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 ».