Team Performance and the Development of Iranian Digital Start-ups: The Mediating Role of Employee Voice
Notice bibliographique
Résumé
Team performance is one of the means to confront rapid change from human resource experts’ point of view. So constant change in the work environment and daily work-related activities requires sharing comments and ideas as well as an increase in the need for continuous learning. Thus, inattention to employee voice can bring serious disadvantages to firms, because without regarding employees’ expression of opinions, a firm cannot operate in a dynamic environment and will eventually lose its competitiveness in this contentious business environment. Therefore, this research aims to discuss the influence of team performance on the development of digital start-up companies with the mediating role of employee voice. In terms of objective, this is quantitative applied research. The statistical population of this research is the employees of 113 international Iranian digital start-up companies in the medical sector, covering 15% of the country’s aggregate exports in 2019 and 2020, estimated as 423 individuals. The sample size was calculated as 201 people using the Cochran formula. In order to collect the data, a standard questionnaire with 24 questions with a five-point Likert scale was used. Finally, the data were analysed using Smart PLS 3 software. The results showed that cognitive empowerment, emotional commitment, making innovation climate, and sharing knowledge, with the mediating role of employee voice, positively influence the success and survival of a firm. In other words, team performance of firms is an attitude towards employee loyalty and a continuous process that can lead to firm development by the contribution of individuals in decision-making processes. Team performance can be considered the main factor in learning and innovation, leading to a facilitation of trust between employees and creating new ideas through conversation. Performance at the team level helps members better comprehend how they work with each other and learn ways to improve self-management to earn high levels of efficiency and effectiveness.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| 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 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 ».