Driving Sustainable Change: Green Transformational Leadership, Job Crafting, and Work Engagement in Frugal Eco-Innovation
Notice bibliographique
Résumé
Frugal Eco-Innovation (FEI) has become crucial for supporting the hospitality industry in third-world countries facing sustainability challenges.FEI can potentially enhance the environmental performance of employees in the hospitality sector.However, there is a lack of empirical studies on this topic in the existing literature.Therefore, our research aims to investigate the impact of Green Transformational Leadership (GTL), Green Work Engagement (GWE), and Green Job Crafting (GJC) on frugal eco-innovation.We conducted our study using a self-administered questionnaire, collecting data from 298 employees working in tourist hotels in Bali.We employed covariance-based structural equation modeling to test our hypotheses.Our statistical analysis revealed a significant positive relationship between green transformational leadership and overall frugal eco-innovation (b=0.215,t=2.954, p<0.003).This result suggests that GTL significantly promotes frugal eco-innovation for sustainable practices among green hoteliers.Furthermore, our results indicated that GTL is equally important for both green job crafting and green work engagement.GTL practices were positively correlated with both variables (b=0.377, t=5.289, p<0.000; b=0.542, t=7.744, p<0.000).Lastly, we found that GTL has a significant indirect effect on FEI, mediated by GWE and GJC, with a partial mediation effect.This empirical investigation is the first that provides an organized way to examine the effects of green transformational leadership on frugal eco-innovation and recommends the most effective means for hoteliers to embrace the best policies for sustainable practice.This study has important policy implications for harnessing individual development into resource-constraint green management practice.Additionally, GTL provides a supportive environment for employees with green crafting and engagement to realize their green potential.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».