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Enregistrement W4321093583 · doi:10.1080/1528008x.2023.2178593

Will Event Volunteers’ Role Ambiguity Affect Performance? Role of Social Exchange Qualities and Gender

2023· article· en· W4321093583 sur OpenAlexaff
Hyunghwa Oh, Hyeongjin Jeon, Juwon Choi, Julie Kellershohn

Notice bibliographique

RevueJournal of Quality Assurance in Hospitality & Tourism · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueNonprofit Sector and Volunteering
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAmbiguityAffect (linguistics)PsychologySocial psychologyRole conflictSocial exchange theoryEvent (particle physics)Job performanceJob satisfactionCommunicationComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study examines the effect of role ambiguity on volunteer job performance and investigates the mediating roles of role ambiguity between two social exchange qualities (i.e., team-member exchange and leader-member exchange) and job performance in reducing the negative effect of role ambiguity on job performance. Data were collected from volunteers at charity sport events in the U.S. Hypotheses were tested by using Hayes PROCESS macro model 1 and 4 for SPSS. The study found that role ambiguity is negatively related to job performance and that team-member exchange and leader-member exchange indirectly influence job performance through the mediating mechanism of role ambiguity. Also, the moderating effect of gender on the relationship between role ambiguity and job performance was found. Theoretical and practical implications for charity sport event volunteers, as well as recommendations for future research, are presented.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,115
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,042
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,313 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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