“Bend so you don’t break!” A longitudinal moderated mediation study on human resources management practices, humility, psychological well-being, and job performance
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: This study aims to examine the mediating role of psychological well-being in the relationships between human resources management practices and job performance. Also, this study aims to assess the moderating role of humility on these relationships. Methods: Multiple regression, mediation, and moderation analyses were conducted with MPlus software on a sample of 569 workers who filled out a questionnaire at both Time 1 and Time 2. Both data collections took place between April 20, 2022, and May 2, 2022, for Time 1, and between June 20, 2022, and July 3, 2022, for Time 2. Data were collected through the Leger Opinion (LEO) online panel, with respondents required to be workers. Results: We found that psychological well-being at T1 did not play a mediating role between human resources management practices at T1 and job performance at T2. Also, humility did not moderate the relationships between human resources management practices at T1 and psychological well-being at T1 but did significantly moderate the longitudinal relationships between human resources management practices at T1 (i.e., dotation, formation, career management, autonomy, occupational health and safety, diversity management, indirect compensation, flexibility, performance management), and job performance at T2. Discussion: For all significant interactions, the results indicated that when humility was high, the longitudinal effect of good human resources management practices led to high in-role job performance.
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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 | 0,007 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 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) | 0,004 | 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 ».