Leveraging structural empowerment and human capital for organizational innovation
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This study examines how structural empowerment fosters organizational innovation, with human capital as a mediating mechanism. It also explores the moderating roles of technology-driven organizational change and the strategic importance of human capital in shaping the empowerment-innovation relationship. Design/methodology/approach Leveraging workplace empowerment and human capital resource theories, this study tests a moderated mediation model using data from 434 South Korean manufacturing firms (42,511 managers and employees). Zero-inflated Poisson’s regression analyses and bootstrapping methods are employed to test the hypotheses. Findings The results indicate that structural empowerment enhances human capital, which in turn drives innovation. Furthermore, technology-driven organizational change and the strategic importance of human capital strengthen the positive effects of human capital on innovation, revealing the crucial contextual factors that amplify these relationships. Originality/value This study integrates workplace empowerment theory with human capital resource theory to offer a new perspective on how structural empowerment fosters innovation by transforming individual capabilities into collective resources. By isolating structural empowerment’s unique role, it highlights the critical mediating function of human capital in driving innovation. Furthermore, the introduction of technology-driven organizational change and the strategic importance of human capital as moderators emphasizes how these factors shape the task and social environments, enabling human capital to function effectively as an organizational resource.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».