Contextual, interpersonal, and personal predictors of young adults' affective-identity motivation to lead
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Why some people are motivated to become leaders is important both conceptually and practically. Motivation to lead compels people to seek out leadership roles and is a distinct predictor of leader role occupancy. The goal of our research is to determine contextual (socioeconomic status and parenting quality), interpersonal (sociometric status), and personal (self-esteem and gender) antecedents of the motivation to lead among young adults. Design/methodology/approach The authors tested the model using two samples of Canadian undergraduate students (Sample 1: N = 174, M age = 20.02 years, 83% female; Sample 2: N = 217, M age = 18.8 years, 54% female). The authors tested the proposed measurement model using the first sample, and tested the hypothesized structural model using the second sample. Findings The proposed 5-factor measurement model provided an excellent fit to the data. The hypothesized model also provided a good fit to the data after controlling for potential threats from endogeneity. In addition, gender moderated the relationship between sociometric status and affective-identity motivation to lead, such that this interaction was significant for females but not males. Practical implications The findings make a practical contribution in understanding how parents, teachers, and organizations can encourage greater motivation to lead, especially among young adults who have faced poverty and marginalization and tend to be excluded from leadership positions in organizations. Originality/value The authors conceptualize and test the contextual, interpersonal, and personal predictors of affective-identity motivation to lead among young adults.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».