Team psychological capital and process improvement: an interactionist perspective
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this study is to examine the relationship between team psychological capital (PsyCap) and team process improvement (TPI) by focusing on the mediating role of team self-managing behaviors (TSMBs) and the moderating effect of the team reward system. Design/methodology/approach Data were collected from 514 members and their immediate superiors nested in 135 action teams working for a Canadian public safety organization. Hypotheses were tested using a path analytic procedure. Findings Team PsyCap was positively related to TPI, and this relationship was mediated by TSMBs. In addition, the team reward system positively moderated the first stage of this relationship. Research limitations/implications This study highlights the important role that motivational factors play in the effectiveness of action teams. Specifically, the present study reveals that the psychological resources of action teams interact with the level of recognition and reward they receive to predict members’ engagement in self-managing behaviors and in improvement processes. Practical implications Findings suggest that to promote the capacity for process improvement of actions teams, managers should focus on their positive psychological resources, their capacity to self-manage and on the level of recognition and reward they receive. Originality/value Considering the dynamic and complex environments within which action teams operate, the finding that team PsyCap promotes their optimal functioning is particularly noteworthy. Furthermore, this study clarifies why and when team PsyCap enhances TPI.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,005 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».