Is supervisory communication more important than co-worker communication for employees’ engagement behavior in China? A moderated mediation analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Past research has demonstrated connections between emotional intelligence and organizational citizenship behavior. However, how they are connected has been rarely explored, especially from a communication perspective. OBJECTIVES: This study considered the mixed role of co-worker communication satisfaction and supervisory communication satisfaction in the relationship between emotional intelligence and organizational citizenship behavior. METHODS: Based on a two-wave survey of 230 employees in China, we conducted a moderated mediation analysis using the PROCESS Macro in SPSS. RESULTS: We found that co-worker communication satisfaction (CCS) was a mediator in the relationship between emotional intelligence (EI) and organizational citizenship behavior (OCB). On top of that, the relationship between CCS and OCB became more significant when supervisory communication satisfaction (SCS) was at a high level. In contrast, that relationship became non-significant when SCS was at a low level. CONCLUSIONS: These findings extends the pathway research between EI and OCB, primarily through the lens of communication. Also, this work verifies the different values of types of communication satisfaction as resources. It extends the Conservation of Resources Theory in the Chinese context by integrating cultural traits with employee behaviors.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 tête enseignante, 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 ».