Green talent management and employees’ innovative work behavior: the roles of artificial intelligence and transformational leadership
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 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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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 découle