Leading for Sustainability: Exploring the Foundations and Outcomes of Environmental Leadership
Notice bibliographique
Résumé
Climate change and environmental sustainability are widespread challenges, driven in part by organizational activities and corporate practices (e.g., Steg, 2023). Recognizing their role in addressing these issues, many organizations have integrated sustainability initiatives into their practices, policies and procedures. The success of these initiatives depends on employees’ actions, who can shape organizational initiatives and inspire pro-environmental behaviors. As a result, research has examined factors influencing employees’ pro-environmental behaviors, such as personality traits, values, and organizational norms. However, a gap remains in understanding what drives environmental leadership among workplace leaders. This gap is important because leaders can affect the factors and conditions that influence climate change and sustainability through their vision, values, decisions, behaviors, resource allocation, and their role in advancing other related initiatives (see Karamally & Robertson, 2023). In this study, we present findings from a survey of 206 leaders, examining the personal, social and organizational correlates of environmental leadership. The results show that leaders’ engagement in environmental leadership behaviors was positively associated with parenthood, openness to experience, environmental passion, and engagement in pro-environmental citizenship behaviors. These results highlight several areas for future research, including the role of parenthood in leadership, and the influence of role models in shaping environmental leadership. Additionally, understanding how different leadership styles may influence climate change and sustainability is important, as different approaches may lead to different outcomes.
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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 | 0,004 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».