MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4399889380 · doi:10.1024/2673-8627/a000059

Autonomy Orientation and Innovative Work Behavior

2024· article· en· W4399889380 sur OpenAlexaboutno aff
Konstantinos Papachristopoulos, Alexiοs Arvanitis

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Psychology Open · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCreativity in Education and Neuroscience
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEuropean Commission
Mots-clésCreativityProsocial behaviorAutonomyPsychologySocial psychologyContext (archaeology)Causality (physics)MediationGoal orientationPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract: Introduction: Innovative work behavior (IWB) has a built-in, definitional association with elements of creativity and the provision of benefits to others within the work context. Because of the properties of IWB and the nature of autonomy, as conceptualized by self-determination theory, we hypothesized that autonomy orientation would be positively associated with IWB through the mediating role of both creativity and prosocial motivation. Aim: The study examines the relationship of dispositional autonomy with IWB and offers evidence for potential explanatory mechanisms of how autonomous forms of motivation are associated with IWB. Method: We conducted a cross-sectional study in Greece and Canada, wherein employees ( N = 528) completed assessments of causality orientations at work, prosocial motivation, creativity and IWB. Results: Autonomy orientation, creativity, and prosocial motivation were positively associated with IWB, whereas controlled and impersonal orientations were negatively associated with IWB. Mediation analyses showed that creativity and prosocial motivation mediated the relationship between causality orientations and innovative work behavior. Discussion and conclusion: Our findings extend prior research on the role of autonomy and prosocial motivation on innovative and creative behavior at work.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,661
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,090
Tête enseignante GPT0,461
Écart entre enseignants0,372 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEuropean Journal of Psychology OpenMême sujetCreativity in Education and NeuroscienceTravaux en français237 207