Ethical Leadership Promotes Positive Work Outcomes Among Employees With Disabilities
Notice bibliographique
Résumé
People with disabilities are more likely to be both unemployed and under-employed compared to their non-disabled counterparts (Shahidi et al., 2023), and as such it is important to focus on what may make this cohort more likely to stay, and thrive, at work. Because research supports an association between leadership and employee behaviour (Domfeh et al., 2016), and given the characteristics of ethical leadership (i.e., treat people fairly, create inclusive environments where diversity is embraced; Walumbwa & Schaubroeck, 2009), this style of leadership may be especially important when it comes to employees with disabilities. Thus, the purpose of the current research is to examine the association between ethical leadership and turnover intentions and motivation to lead among employees with disabilities. More specifically, it is proposed that loneliness will moderate the relationship between ethical leadership and turnover intentions, and that self-compassion will moderate the relationship between ethical leadership and motivation to lead. This study consisted of 223 participants, recruited through Prolific (all of whom self-identified as having a disability and working with a leader). Results suggest that ethical leadership is negatively related to turnover intentions, and that loneliness moderates the relationship between ethical leadership and employee turnover intentions. Ethical leadership was not associated with motivation to lead, and self-compassion did not moderate this relationship. Investigating the effect that ethical leaders may have on employees with disabilities is an important avenue for future research, and has implications for organizations, leaders, and employees alike.
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 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 | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,010 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».