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Titel:Organizational Identification in Merged Companies: A comparison of a Colombian governmental and a German medical institution
Autor:Lima Ravelo, Claudia Britt
Weitere Beteiligte: Wagner, Ulrich (Prof. Dr.)
Veröffentlicht:2006
URI:https://archiv.ub.uni-marburg.de/diss/z2006/0811
DOI: https://doi.org/10.17192/z2006.0811
URN: urn:nbn:de:hebis:04-z2006-08116
DDC:150 Psychologie
Titel(trans.):Identifikation mit der Organisation in fusionierten Unternehmen: Ein Vergleich einer kolumbianischen Regierungsorganisation und einer deutschen medizinischen Einrichtung
Publikationsdatum:2006-11-15
Lizenz:https://rightsstatements.org/vocab/InC-NC/1.0/

Dokument

Schlagwörter:
Fusion, Merger, Acquisitions, Merger, Übernahme, Organizational identification, Identifikation

Summary:
Based on the Social Identity Theory and on Self Categorization Theory, we analyze the influence of external variables (career opportunities, pre-merger identification, work climate and fairness) on identification, attitudes (job motivation and job satisfaction), intentions (turnover intentions) and behaviors (organizational citizenship behavior) in two different types of merged institutions. The samples consisted of 207 employees from two Colombian governmental organizations and of 319 employees from two German medical institutions. We create and test a model, which is based on empirically supported assumptions, is statistically valid, and can be applied in both contexts.

Zusammenfassung:
Basierend auf „Social Identity Theory” und auf “Self Categorization Theory” analysieren wir den Einfluss externer Variablen (career opportunities, pre-merger identification, work climate und fairness) auf Identifikation, Einstellungen (job motivation und job satisfaction), Absichten (turnover intentions) und Verhalten (organizational citizenship behavior) in zwei verschiedenen Arten von fusionierten Organisationen. Die Stichproben setzten sich aus 207 Angestellten zweier kolumbianischer Regierungsorganisationen und aus 319 Angestellten zweier deutscher Medizineinrichtungen zusammen. Wir erstellen und testen ein Modell, das auf empirisch gestützten Annahmen basiert, statistisch gültig ist, und in beiden Kontexten angewendet werden kann.


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