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Enregistrement W4225011412 · doi:10.1108/jkm-08-2021-0601

Green talent management and employees’ innovative work behavior: the roles of artificial intelligence and transformational leadership

2022· article· en· W4225011412 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Knowledge Management · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueBusiness and Economic Development
Établissements canadiensOxford Instruments (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTransformational leadershipCompetitive advantageKnowledge managementStructural equation modelingOriginalityContext (archaeology)Work (physics)Work behaviorBusinessSustainabilityEmotional intelligencePsychologyMarketingCreativityComputer scienceEngineeringSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,960
Score d'incertitude au seuil0,506

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,186 · 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