A dual process model linking dispositional resistance to perceived benefits and change self-efficacy: a study amongst Canadian healthcare professionals
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: This study aims to explore the dual process model linking dispositional resistance to change with perceived benefits and change self-efficacy among healthcare professionals. It investigates how individual differences in resistance to change affect their perceptions and abilities during the early stages of organizational change. DESIGN/METHODOLOGY/APPROACH: A two-wave prospective study was conducted with 222 healthcare professionals in a Canadian healthcare setting, with a four-month time lag between waves. The model integrates two pathways: an affective pathway through uncertainty of change and a cognitive pathway through the legitimacy of change, to examine their mediation roles in the relationship between dispositional resistance and change outcomes. FINDINGS: The study yielded three key findings. First, dispositional resistance to change was not directly associated with change outcomes. Second, uncertainty of change, acting as an affective mediator, significantly influenced the relationship between dispositional resistance and perceived benefits and self-efficacy in change implementation. Third, legitimacy of change, as a cognitive mediator, also played a crucial role in this process. PRACTICAL IMPLICATIONS: These findings highlight the importance of addressing both emotional and cognitive factors in managing change in healthcare settings. Interventions that reduce uncertainty and enhance the perceived legitimacy of change may improve healthcare professionals' ability to perceive its benefits and integrate it effectively. ORIGINALITY/VALUE: This study provides new insights into the mechanisms through which dispositional resistance affects individuals' responses to organizational change, particularly in the context of healthcare. It underscores the need for a dual-process approach in understanding and managing resistance to change.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».