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Enregistrement W4378907225 · doi:10.1080/13678868.2023.2217731

Team-member and leader-member exchange, engagement, and turnover intentions: implications for human resource development

2023· article· en· W4378907225 sur OpenAlexaff
Filiz Tabak, Or Shkoler, Mariana J. Lebrón, Edna Rabenu

Notice bibliographique

RevueHuman Resource Development International · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueJob Satisfaction and Organizational Behavior
Établissements canadiensHEC Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWork engagementMediationPsychologyModerated mediationHuman resourcesTurnoverTurnover intentionHuman resource managementQuality (philosophy)Employee engagementSocial psychologyWork (physics)Job satisfactionPublic relationsManagementPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study investigated the underlying dynamics between team member exchange (TMX) quality, leader-member exchange (LMX) quality, engagement, and turnover intentions through the lens of Job Demands-Resources (JD-R) theory. Data were collected from 407 employees working at United States and Israeli firms via a questionnaire. Findings indicated that work engagement mediates the relationship between TMX quality and turnover intentions and that LMX moderates this mediation. Specifically, in high and moderate LMX quality conditions, the impact of TMX quality on work engagement was stronger; and LMX moderated the impact of work engagement on turnover intentions by lowering turnover intentions further. When leader-member relations were not of high or moderate quality, TMX quality did not associate significantly with employee work engagement. Findings contribute to human resource development (HRD) literature on work engagement and turnover by addressing a) the connection between TMX and engagement, b) the mediation effect of engagement in the relationship between TMX and turnover intentions, and c) moderating effect of LMX. Implications for human resource development practices, in particular, for managerial training and leadership development and for performance appraisal, were discussed with the focus on team building to promote individual work engagement and reduce turnover.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,093
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,222 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations18
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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