Learning Organizations and Employees’ Outcomes: A Perspective of Psychosocial Safety Climate
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Change in organizations becomes an essential element for the attainment of competitive advantage and survival of organizations in a highly competitive environment. This study investigates the direct influence of learning organizations on organizational innovation and affective commitment to change. Moreover, this study also examines the moderating role of psychosocial safety climate between the relationship of learning organizations and organizational innovation and affective commitment to change. 303 permanent employees from the manufacturing and service sectors participated in this study for the data collection purpose, and data was collected by adopting the time-lag technique through a self-administered process. The data analysis was performed using MS Excel, SPSS, and AMOS. The study's findings evidenced the direct influence of learning organizations on organizational innovation and affective commitment to change. Moreover, a higher psychosocial safety climate enhances the organizational innovation and affective commitment to change in learning organizations. The present research findings are helpful for the management of manufacturing and service sector organizations that by utilizing the concept of the learning organization, they can enhance the level of organizational innovation and affective commitment to change. Moreover, the psychosocial safety climate of the organization also plays a vital role in this regard. The present study highlights the importance of learning organizations to enhance organizational innovation and affective commitment to change by modifying their schemata through a psychosocial safety climate.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 découle