Disentangling empowerment: Considering the role of employee perceptions in adaptive selling
Notice bibliographique
Résumé
Abstract As more jobs require employees to continually learn and adapt, empowering employees to adopt learning goals becomes a competitive advantage. Although research has identified key leadership behaviors that empower employees, the relationship between managers and empowered employees is ongoing and dynamic. Therefore, it is important to understand how key leadership behaviors interact with employees in their current state of empowerment to influence learning and performance. In this paper, we draw from self‐determination theory to argue that the way employees perceive a given leadership behavior will differ by dimension of empowerment, and these perceptions impact their intrinsic motivation to learn. Specifically, employees who are high in competence and impact will perceive the leadership behavior of goal clarity as controlling, and be less likely to set learning goals, while those who are high in autonomy and meaning will perceive the same behavior as supportive, and be more likely to set learning goals. In a time‐lagged study of 349 salespeople, we find that goal clarity acts as a boundary condition by weakening the relationship between empowerment and learning goal orientation (LGO) for those high on the competence and impact dimensions. As hypothesized, we find that the same behavior of goal clarity actually strengthens the relationship for those high on the autonomy and meaning dimensions. Further, we provide theoretical and empirical evidence that LGO mediates the relationship between empowerment and adaptive selling.
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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 | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».