Factors Associated with Job Satisfaction among University Teachers in Northeastern Region of China: A Cross-Sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Teachers' job satisfaction is one of the key factors in institutional dynamics and is generally considered to be the primary variable by which the effectiveness of an organization's human resource is evaluated. The objectives of this study were to assess the level of job satisfaction among university teachers and to clarify the associated factors. METHOD: A cross-sectional study was conducted between November 2013 and January 2014. Teachers from six universities in Shenyang, China were randomly sampled. The job satisfaction scale Minnesota Satisfaction Questionnaire (MSQ), perceived organizational support (POS), psychological capital questionnaire (PCQ-24), and effort-reward imbalance scale (ERI) together with questions about demographic and working factors were administered in questionnaires distributed to 1500 university teachers. Hierarchical linear regression analyses were performed to explore the related factors. RESULTS: 1210 effective responses were obtained (effective respondent rate 80.7%). The average score of overall job satisfaction was 69.71. Hierarchical linear regression analysis revealed that turnover intention, occupational stress and chronic disease all had negative impacts on job satisfaction, whereas perceived organizational support, psychological capital and higher monthly income were positively associated with job satisfaction among the university teachers. Age was also linked to the level of job satisfaction. All the variables explained 60.7% of the variance in job satisfaction. CONCLUSIONS: Chinese university teachers had a moderate level of job satisfaction. Demographic and working characteristics were associated factors for job satisfaction. Perceived organizational support showed the strongest association with job satisfaction. RESULTS of the study indicate that improving the perceived organizational support may increase the level of job satisfaction for university teachers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».