Green Waves: How Leaders’ Actions Shape Employee Behaviours, a Moderated Mediation Model of Organizational Green Culture and Personality Traits
Notice bibliographique
Résumé
In the recent decade, the literature on corporate greening, sustainability, and environmental performance has burgeoned. Organizational citizenship behaviour for the environment (OCBE), defined as employees’ voluntary behaviours that aim to contribute to the organization’s environmental management, has recently attracted considerable scholarly attention. Through a holistic review and synthesis of the current literature on OCBE, we aim to bridge the gaps in the literature and provide new and novel insights into the cascading effect of leaders’ OCBE throughout the organization. Specifically, we delineate the link between leaders’ OCBE engagement and followers’ propensity to engage in OCBE, a link mediated by organizational green culture (OGC). In addition, given the lack of attention to intra-personal variables in the OCBE literature, we also aim to explain the moderating effect of personality in the proposed mediated relationship. Theoretically, from the social learning and social exchange lenses, the paper contributes to the current literature by explaining the interplay between interpersonal (leaders’ behaviour) and organizational (OGC) variables in predicting employees’ OCBE. We also highlight the role of the personality trait of openness to experience as a boundary condition that can affect employees’ propensity to perform high-intensity OCBE. From a practical perspective, this paper offers valuable insights for management and HR practitioners who are committed to effective environmental management and sustainability.
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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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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 ».