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Enregistrement W1577281256

Validation of the Three-Component Model of Organizational Commitment in Pakistan

2004· article· en· W1577281256 sur OpenAlexaboutno aff
Saadia Tayyeb, Mah Nazir Riaz

Notice bibliographique

RevuePakistan Journal of Psychological Research · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueJob Satisfaction and Organizational Behavior
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyOrganizational commitmentConfirmatory factor analysisLISRELPublic sectorConstruct validityContext (archaeology)Social psychologyContinuanceStructural equation modelingDiscriminant validityTest (biology)Internal consistencyPsychometricsStatisticsDevelopmental psychologyPolitical scienceMathematics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study examined the construct validity of Meyer and Allen’s (1991) three-component model of organizational commitment (OC) in a Pakistani context. Three separate studies were conducted using data from public sector organizations. Study I was a pilot study conducted to determine the readability, and ease of understanding of the measures being used. In the study II, three component organizational commitment (OC) scales (Meyer and Allen, 1991) were translated into Urdu. In the final study, data were collected from 228 employees of a large public sector organization of Islamabad. Five LISREL models were developed to test the best fitting model from the derived data. Exploratory and Confirmatory Factor Analyses (CFA) were conducted to examine the relationship of various constructed models. The results of CFA indicated that a three factor oblique model fit the data best, consistent with the previous research. Reliabilities of the affective and continuance commitment scales were adequate, however, normative commitment scales exhibited relatively low internal consistency reliability. Finally, the present study found that affective and normative commitment were higher in Pakistani and Chinese employees than in previously published samples from South Korea and Canada. Continuance commitment in Pakistani and Chinese samples was lower, however, non significant differences were found between South Korean and Canadian samples on continuance commitment.

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)0,002
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 enseignants0,258
Score d'incertitude au seuil0,551

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
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 savante0,0000,000
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 Opus0,115
Tête enseignante GPT0,415
Écart entre enseignants0,300 · 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

Citations19
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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