Dark leadership: una aproximación al estudio de liderazgos tóxicos y su impacto en la industria hotelera.
Notice bibliographique
Résumé
El liderazgo puede constituir un factor diferencial clave para lograr el éxito empresarial. Por ello, su estudio ha cobrado una creciente importancia con la intención de discernir aquellos estilos de liderazgo que generan mayores efectos positivos en los entornos organizativos. Sin embargo, no todos los jefes adoptan liderazgos positivos, demostrando distintos estudios que en determinados sectores —como la industria hotelera— es frecuente encontrar los denominados “liderazgos destructivos”, los cuales pueden generar importantes efectos negativos para las organizaciones y sus miembros. El presente trabajo pretende revisar determinados estilos negativos de liderazgo, analizando algunos de sus efectos en trabajadores de hotel. En concreto, se presenta un estudio en el que se analizan los efectos de dos liderazgos destructivos (la supervisión abusiva y el liderazgo despótico) en la intención de permanecer en la empresa en una muestra de empleados de hoteles certificados con la Q de Calidad del Instituto de Calidad Turística Española (ICTE). Este estudio pretende ofrecer una explicación a las altas tasas de absentismo y rotación habituales en el sector, que han derivado en un problema actual para las empresas hoteleras, las cuales enfrentan dificultades para captar y retener el talento. Los resultados de este estudio demuestran el impacto negativo de los liderazgos destructivos en la intención de continuar en el trabajo del empleado hotelero.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,004 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».