Impact of Work Engagement on Performance in Indian Higher Education System
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The moments in which employees attach themselves with their work roles are called as the moments of engagement (Kahn, 1992). The number of higher educational institutions is rapidly growing in India to cater to the increasing demand for advanced studies (KPMG, 2014). As a result, Indian academia is facing the challenge of keeping academics engaged so that academics can happily and efficiently perform a larger role. So, this study examines the influence of job resources on engagement along with how the interaction among job resources and perceived autonomy impacts performance in service delivery. We also examine the mediating role of work engagement between the job resources and service employee performance relationship. Two hundred sixty one academics elected from different Indian universities were asked to rate themselves on the support, autonomy and engagement scales. Further, 261 students were asked to rate the performance of these academics. Structural equation modeling was used to test the formulated hypotheses. The results suggest that work engagement mediates the relationship between supervisory support and service employee performance. Moreover, perceived autonomy moderates relationship between co-worker support and work engagement relationship. These findings extend the theoretical understanding of engagement enhancing the performance in service delivery as reflected in the feedback from students. Results also urge universities to make policies that enhance coworker and supervisory support which can create a culture of co-operation. Certain limitations and future research directions of this study have also been discussed in greater detail.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle