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Enregistrement W7091555349 · doi:10.1108/lodj-01-2025-0010

A multilevel model of supervisor's bottom-line mentality and employees' work connectivity behavior after hours

2025· article· en· W7091555349 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueLeadership & Organization Development Journal · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueJob Satisfaction and Organizational Behavior
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésModerated mediationMediationMultilevel modelSupervisorCompetitive advantageOrganisation climatePath analysis (statistics)Work (physics)Service (business)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose Drawing on social information processing theory, this study aims to establish and test a moderated mediation model underlying the process of employee work connectivity behavior after hours (WCBAH) by investigating the mediating role of employee performance-prove goal orientation (PPGO) and the moderating role of competitive climate. Design/methodology/approach We collected three-wave data from 439 employees from 97 teams across 62 service companies in China. The cross-level moderated mediation model was tested through multilevel path analysis. Findings The results reveal that supervisor bottom-line mentality (SBLM) fosters employee PPGO, which in turn increases WCBAH. Furthermore, the competitive climate amplifies the indirect effects of SBLM on WCBAH via employee PPGO, such that the indirect effect is stronger when the competitive climate is higher rather than lower. Practical implications Our study cautions leaders against prioritizing bottom-line outcomes at the expense of employee after-hours time. In addition, our conclusions underscore the need for organizational interventions to mitigate the amplifying effect of competitive climate and to maintain a healthy work-life balance. Originality/value The study identifies employee PPGO as a key mediator that links SBLM to WCBAH and demonstrates the role of competitive climate in reinforcing this indirect pathway.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,201 · 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

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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