Learning Organizations and Employees’ Outcomes: A Perspective of Psychosocial Safety Climate
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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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| 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 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 ».