A Conceptual Examination of the Relationship between E-Leadership and Disengagement from Knowledge Sharing: A Moderated Mediated Theoretical Model
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: The purpose of this conceptual paper is to develop a theoretical model to explain the relationship between e-leadership and disengagement from knowledge sharing. The current study employs the Job Demands-Resources theory (JD-R) and Adaptive Cost theory to illuminate a potential drawback of practicing e-leadership. Methodology: A comprehensive review of the existing literature on e-leadership and knowledge sharing was conducted. The synthesis of these diverse research domains led to the development of a conceptual framework that illustrates the proposed relationship between e-leadership behaviors and the tendency of individuals to disengage from knowledge-sharing activities in virtual environments. Findings. The theoretical model presented in this paper suggests that leadership in the virtual environment has the potential to cause adverse outcomes such as leader stress, which could ultimately lead them to disengage from knowledge-sharing activities in the organization. Unique contribution to theory, practice, and policy. The proposed theoretical model contributes to a deeper understanding of the complex dynamics between e-leadership and knowledge-sharing disengagement in virtual settings. By recognizing the key factors that influence disengagement, organizations can develop targeted interventions and strategies to foster a culture of knowledge sharing and enhance e-leadership effectiveness. This paper is the first study to examine how the complexities of e-leadership could negatively affect a leader's health and knowledge-sharing behavior.
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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 | 0,001 | 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 ».