Turning strain into gain: leveraging manager compassion to promote team innovation and customer satisfaction in response to teams’ emotional exhaustion
Notice bibliographique
Résumé
Although emotional exhaustion is generally regarded as a threat to individual and team functioning, research on the effects of team emotional exhaustion is scant and inconsistent. The present research offers a novel perspective on the implications of team emotional exhaustion for team innovation and customer satisfaction. By integrating conservation of resources theory and the literature on compassion, we identified manager compassion, reflecting managers’ engagement with teammates’ suffering and actions aimed at relieving it, as a moderator of the relations among teams’ emotional exhaustion, team innovation, and customers’ service satisfaction. Using hierarchical linear modelling, the results of a three-wave multisource study conducted on 56 retail stores of a consumer electronics and household appliances company showed that manager compassion strengthened the positive relationship between team emotional exhaustion and team innovation and between team innovation and customer satisfaction with teams’ services. The team emotional exhaustion-team innovation-customer satisfaction chain of relationships was also stronger when managers exhibited high levels of compassion. A post-hoc multisource study on 38 units of a healthcare centre further supported the moderating role of manager compassion between team emotional exhaustion and team innovation. We discuss the theoretical and practical implications of these findings.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».