Assessing organizational commitment and organizational citizenship behavior in ensuring the smoothness of the supply chain for medical hospital needs towards a green hospital: Evidence from Indonesia
Notice bibliographique
Résumé
This research examined the relationships between Organizational Commitment, Organizational Citizenship Behavior (OCB), the Supply Chain, and Green Hospital practices in a healthcare setting. A cross-sectional study was conducted using self-reported data from healthcare employees. Structural equation modeling was employed to analyze the relationships and mediation effects. The study confirmed that Organizational Commitment positively impacts the Supply Chain and Green Hospital practices. Similarly, Organizational Citizenship Behavior significantly influences the Supply Chain and Green Hospital initiatives. The Supply Chain was found to have a positive impact on Green Hospital practices and served as a mediator in the relationships between Organizational Commitment and Green Hospital and Organizational Citizenship Behavior and Green Hospital. The research provides valuable insights for healthcare organizations seeking to enhance their sustainability efforts. Fostering Organizational Commitment and Organizational Citizenship Behavior among employees can contribute to more efficient supply chain operations and environmentally responsible practices. The study underscores the crucial role of supply chain management in translating commitment and proactive behaviors into tangible sustainability initiatives. The research is context-specific, and using self-reported data and a cross-sectional design may limit generalizability. Future studies should explore these relationships in diverse settings and consider longitudinal or mixed-method approaches.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| 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 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 ».