Factors of Leadership and Behaviour Towards Organisational Safety Performance: A Predictive Model for Small and Medium Manufacturing Industry
Notice bibliographique
Résumé
In Malaysia, small and medium enterprises (SMES) account for the majority of workplace accidents.SMEs encounter challenges in achieving effective safety performance due to limitations in organisational resource in managing occupational safety risks.Scholars have a unified agreement on the substantial factor that contributes towards accident and injury, which is human factor namely unsafe behaviour.On the other hand, scholars advocated that leadership is an effective approach in encouraging safety behaviour at work, especially among SME workers.Through the conceptualization of Transformational-Transactional Leadership Theory and models established by previous studies, this paper proposed to model of both leadership styles in effecting safety behaviour as well as safety performance.A total of 107 responses were collected from Safety and Health / Human Resource personnel who work in the SME (manufacturing) firms in the northern region of Malaysia.In this research, a questionnaire was constructed by adapting items from previous studies.SmartPLS 3.2.9 was used to analyse the data by applying partial least square-structural equation modelling (PLS-SEM) analyses.The results of this research showed that safety behaviour had a substantial effect on safety performance.Furthermore, a significant mediating effect of safety behaviour could be found in the relationship between transformational and transactional leadership on safety performance.This research contributes to the existing body of knowledge by offering an alternative model that has been empirically validated which can be employed as a reference by academia and industry to explain the significant role of transformationaltransactional leadership towards overall safety performance for SME manufacturing industry.
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».