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Enregistrement W4417422087 · doi:10.5267/j.dsl.2025.10.003

Linking HR practices to employee engagement: A mediated-moderated model of self-efficacy and supervisory support

2025· article· en· W4417422087 sur OpenAlexvenueno aff
Mazzlida Mat Deli, Ummu Ajirah Abdul Rauf

Notice bibliographique

RevueDecision Science Letters · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueJob Satisfaction and Organizational Behavior
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésModerated mediationMediationSocial exchange theoryWorkforceStructural equation modelingHuman resourcesHuman resource managementModeration

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study aims to investigate the role of human resource practices (HRP) in enhancing employee engagement (EE), focusing on the mediating effect of self-efficacy (SE) and the moderating influence of supervisory support (SS). Anchored in Social Exchange Theory (SET) and the Job Demands-Resources (JD-R) model, the study seeks to explore the mechanisms through which HRP contribute to a more engaged workforce within the Chinese organisational context. A quantitative research design was adopted using a structured questionnaire distributed to employees working in various Chinese companies. Data were collected from 412 respondents and analysed using SmartPLS 4 to examine the direct, mediating, and moderating relationships among the variables. The results confirm that HRP has a significant positive impact on EE. Furthermore, SE significantly mediates the relationship between HRP and engagement, while SS strengthens the positive association between SE and engagement. Additionally, a moderated mediation effect was observed, indicating that the indirect impact of HRP on engagement through SE is more substantial when SS is high. This study advances the understanding of EE by introducing a moderated mediation framework that highlights the synergistic roles of HRP, psychological empowerment, and leadership support. Practical and theoretical implications are presented for organisations seeking to develop sustainable engagement strategies.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,355
Score d'incertitude au seuil0,474

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,261 · 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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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