Being proactive in the age of AI: exploring the effectiveness of leaders' AI symbolization in stimulating employee job crafting
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Purpose This study aims to explore whether, how and when leaders' artificial intelligence (AI) symbolization (i.e. the demonstration of leaders' acceptance of and support for AI by engaging in AI-related behaviors and/or displaying objects that reflect their affinity for AI) affects employee job crafting behaviors. Design/methodology/approach The authors conducted two studies (i.e. an experiment and a multi-wave field survey) with samples from different contexts (i.e. United States and China) to test our theoretical model. The authors used ordinary least squares (OLS) and hierarchical linear modeling (HLM) to test the hypotheses. Findings Leaders' AI symbolization is positively related to employee change readiness and, in turn, promotes employee job crafting. Moreover, employee-attributed impression management motives moderate the positive indirect effect of leaders' AI symbolization on employee job crafting via change readiness, such that this indirect effect is stronger when employee-attributed impression management motives are low (vs high). Practical implications Leaders should engage in AI symbolization to promote employee job crafting and avoid behaviors that may lead employees to attribute their AI symbolization to impression management. Originality/value By introducing the concept of leaders' AI symbolization, this study breaks new ground by illustrating how leaders' AI symbolization positively influences employees' change readiness, as well as job crafting in the workplace. Further, integrating AI as a novel and timely context for evaluating job crafting contributes to the literature where empirical research is relatively scant, particularly regarding the factors that prompt employees to engage in job crafting.
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Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Observationnel | low |
| gpt | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Observationnel | high |
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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,000 | 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