How knowledge sharing mediates the influence of high-performance work systems on employee intrepreneurial behavior: A moderation role of entrepreneurial leadership
Notice bibliographique
Résumé
This study offers a comprehensive investigation of the complex interconnections between High-Performance Work Systems, Knowledge Sharing, Entrepreneurial Leadership, and Employee Intrapreneurial Behavior in the telecommunications sector of Jordan. By using a quantitative method, this research employs structured questionnaires to gather comprehensive empirical findings from a sample of industry specialists. With 312 verified replies providing a solid framework, advanced analytical methods such as Structural Equation Modeling (SEM) and Partial Least Squares (PLS) were utilized to clarify the complex paths and linkages of the proposed hypothesis. The main findings of this study reveal that Entrepreneurial Leadership plays a crucial role in enhancing the influence of High-Performance Work Systems in fostering a dynamic intrapreneurial culture. It acts as a catalyst that magnifies the intrapreneurial inclinations among workers. Furthermore, knowledge sharing has arisen as a mediator, facilitating the influence of High-Performance Work Systems in fostering EIB. The research offers a thorough and intricate analysis that enriches our understanding of the diverse elements and mechanisms at play. The acquisition of this invaluable knowledge can be effectively employed to enlighten organizational strategies and policies, with the ultimate objective of cultivating an atmosphere that is conducive to innovation and intrapreneurial triumph within the swiftly evolving telecommunications sector of Jordan.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».