Eco-innovation and customer satisfaction in the hospitality industry in Dubai: the role of green leadership
Notice bibliographique
Résumé
The goal of this research is to investigate the role of green leadership in promoting sustainable tourism practices and ensuring customer satisfaction in tourism industry. Specifically, the purpose of this study is to evaluate the impact of eco-innovation strategies on customer satisfaction through green innovation practice and assess the effect of green leadership on such strategies in Dubai. This study uses a multi-level analysis to examine the relationships among green leadership, eco-innovation, and customer satisfaction. Data were collected from 243 guests in hotels and 88 managers/employees from 66 hotels in Dubai using a structured questionnaire. Structural equation modeling was used to analyze the data. The results suggest that green leadership positively influences customer satisfaction through green innovation practice. Customers who share an organization’s commitment to environmental sustainability are more satisfied. Eco-innovation strategies have a positive impact on customer satisfaction. The results also highlight the importance of specific governance mechanisms for green leadership in promoting eco-innovation and customer satisfaction in the tourism industry. This study provides practical implications for hotel managers to promote sustainable tourism practices and improve customer satisfaction using green innovations. The results suggest that green leadership plays a crucial role in ensuring that eco-innovation strategies are effectively implemented and positively impact customer satisfaction. Therefore, hotel managers need to develop and implement green leadership strategies that foster eco-innovation and enhance customer satisfaction. This study contributes to the literature on green leadership, eco-innovation, and customer satisfaction in the context of Dubai’s tourism industry. It provides insights into the specific governance mechanisms through which green leadership can positively influence eco-innovation and customer satisfaction. This study also highlights the importance of eco-innovation strategies in promoting sustainable tourism practices and improving customer satisfaction.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».