Organizational Sustainability During Economic Downturn: The LEAD Model Approach to Reducing Citizenship Fatigue
Notice bibliographique
Résumé
Leadership driven organization citizenship behavior is a management and sustainability practice that requires employees to do “more with less.” This leadership style is more evident during times of economic downturns precipitated by events such as COVID-19. Leadership-driven OCB initiatives can pressure employees to perform thereby creating stress, burnout, and citizenship fatigue. Consequently, citizenship fatigue has a negative relationship with organizational citizenship behavior. Rather than employees yielding to leadership-driven OCB pressure, this research seeks to investigate ethical leadership decision-making that alleviates stress and burnout that leads to citizenship fatigue outcomes. This research applies the Leader Ethics and Decision-making model to investigate the potential to resist citizenship fatigue within the five dimensions of organizational citizenship. The study consisted of 285 full-time employees in the United States. The findings concluded that LEAD influences the five dimensions of organizational citizenship behavior. Additionally, citizenship fatigue did not influence LEAD’s ability to influence OCB. Leaders, managers, supervisors, and decision-makers can apply the LEAD model as an ethical leadership strategy that reduces burnout and pressure and positively influences organizational citizenship behavior. Leaders, managers, and supervisors can adopt the LEAD model for sustainability management during economic downturn to foster a resilient, high-functioning, culturally diverse, and sustainable workforce. Therefore, integrating ethical leadership into management and sustainability practices assist in times of economic downturn and ensure long-term organizational viability.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».