Les effets des pratiques de leadership sur la performance de l’équipe : rôle médiateur de l’engagement des membres envers les objectifs d’équipe
Bibliographic record
Abstract
Le but de cette recherche est la vérification des relations entre les pratiques de leadership et la performance de l’équipe. Nous nous concentrons sur deux pratiques de leadership distinctes : le leadership d’empowerment et le leadership autocratique. Cette recherche vise également à comprendre le rôle médiateur de l’engagement des membres envers les objectifs d’équipe dans ces relations. De plus, nous examinons la combinaison des deux pratiques de leadership chez un même responsable d’équipe, à savoir si l’adoption d’un style de leadership peut réduire ou amplifier l’effet de l’autre style de leadership. Les données de types secondaires ont été colligées auprès de 381 membres faisant partie de 101 équipes ainsi que des 101 supérieurs immédiats de ces équipes œuvrant dans une organisation de sécurité publique canadienne. Ces données ont été recueillies grâce à un questionnaire. Des analyses factorielles confirmatoires et des analyses de régression hiérarchique ont permis de vérifier nos huit hypothèses. Les résultats montrent que les pratiques de leadership sont modérément et significativement liées à la performance d’équipe. Les pratiques de leadership sont également liées fortement et significativement à l’engagement des membres envers les objectifs d’équipe. Par ailleurs, les résultats révèlent que l’engagement des membres envers les objectifs d’équipe joue un rôle médiateur complet dans la relation entre les pratiques de leadership et la performance d’équipe. Par contre, l’effet d’interaction entre les pratiques de leadership n’est pas significatif. La vérification du rôle médiateur de l’engagement des membres envers les objectifs d’équipe constitue un apport théorique dans la compréhension des équipes de travail. Sur le plan pratique, les résultats montrent que les responsables d’équipe ont intérêt à adopter des pratiques de gestion permettant l’atteinte des objectifs d’équipe tout en améliorant le sentiment d’engagement des membres et la performance d’équipe.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.008 | 0.052 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".