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Enregistrement W4407367091 · doi:10.5539/ibr.v18n2p1

Linking Workers’ Supportive Voice and Task Performance through Workers’ Perception of Decent Work and Distributive Justice Climate: A Multilevel Research on the RMG Industry in Bangladesh

2025· article· en· W4407367091 sur OpenAlexvenueno aff
Min Li, Yen Nguyenthi, Xiaoli Hu

Notice bibliographique

RevueInternational Business Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocioeconomic Development in MENA
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Social Science Fund of China
Mots-clésDistributive justiceTask (project management)PerceptionDistributive propertyWork (physics)BusinessEmployee voicePsychologyEconomic JusticeApplied psychologySocial psychologyEconomicsMicroeconomicsManagementEngineeringMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Prior scholarly works suggest that workers' promotive behavior and positive perception of decent work enhance performance, and employers prefer and are fair to workers with supportive voice behavior. Nonetheless, Bangladeshi workers tend to display destructive voice behavior, leaving the possibility of exploring the influence of their supportive voice. This study examined the influence of workers' supportive voice on their task performance through the mediation of their perception of decent work and the moderation of distributive justice climate. Data had been collected from 396 working adults in the RMG industry in Bangladesh and analyzed using multilevel path analysis. Based on the social exchange theory, the equity theory, and psychology of working theory, the findings showed a positive relationship between workers' supportive voice and task performance with positive mediation of workers' perception of decent work. Distributive justice climate positively moderates the relationship between workers' supportive voice and workers’ perception of decent work but does not significantly moderate the relationship between workers’ perception of decent work and workers’ task performance. The findings suggest that employers should confirm a fair and just workplace to amplify workers’ supportive behavior, decent work perception, and performance.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,053
Score d'incertitude au seuil0,724

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,127
Tête enseignante GPT0,445
Écart entre enseignants0,318 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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