Leadership Style as a Predictor of Employee Safety Performance in the Oil and Gas Industry
Notice bibliographique
Résumé
The specific problem of this research was it was unknown if/to what extent safety-specific leadership style predicted employee safety performance in the oil and gas industry. The purpose of this research was to examine if/to what extent the safety-specific transformational leadership style of managers predicted employee safety performance in the oil and gas industry in southeast Saskatchewan, Canada. This research’s methodology was quantitative, and the research design was simple linear regression. The researcher employed a convenience sampling method and invited 41 business organizations that provided products and services to the oil and gas industry and the business organizations which actively explored, extracted, produced, refined, and transported the oil and gas energy in southeast Saskatchewan, Canada. This research used 89 valid anonymous responses from 32 business organizations in the data analysis. The statistical test of the simple linear regression showed that managersâ\euro™ safety-specific transformational leadership styles in the oil and gas industry in southeast Saskatchewan, Canada, could significantly predict employees’ safety performance. This research has broad implications since 32 business organizations offered multiple products and services to the local oil and gas industry, including construction, transportation, welding, equipment maintenance, and services. Also, this research has broad generalizability, significant Cronbach’s alpha values for measuring instruments, a medium to large effect size, and higher confidence in the findings. This research encourages the oilfield industry to promote and grow more safety-specific transformational leaders for higher employee safety performance excellence.
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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 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 ».