Remote Employee Engagement and Organizational Leadership Culture, Measured By EENDEED, a Validated Instrument
Notice bibliographique
Résumé
With the current post-pandemic unpredictable work environment characterized by remote and hybrid work, the leadership culture of an organization is important in fostering a desirable working environment. Such a culture of leadership is modeled by leaders of the organization and instilled in new leaders, as leadership helps motivate, inspire, and engage employees. The purpose of this study was to analyze if the four types of leadership culture (mentoring, risk-taking, result-oriented, and coordinating) as determined by the Organizational Culture Assessment Instrument (OCAI) have a direct influence on the level of engagement of employees. To analyze the influence of organizational leadership culture on remote employee engagement, this study implemented a quantitative non-experimental correlational design. Remote employee engagement was measured using a validated instrument called EENDEED (Enhanced Engagement Nurtured by Determination, Efficacy, and Exchange Dimensions). Data were collected through an online survey from 325 participants, all remote workers in organizations within the United States and a multiple regression analysis was conducted. The findings of this study confirmed that there was a statistically significant relationship between an organization’s leadership culture and its employees’ level of engagement. In other words, the organization leadership culture as defined by OCAI contributes to employee engagement. Mentoring was shown to be the highest contributor in employee engagement. In other words, a mentoring-based leadership culture produced more engaged employees. While risk-taking and coordinating produced a statistically significant positive contribution to employee engagement, a result-oriented culture was not significant in contributing to employee engagement.
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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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».