The Relationship Between Quality of Work Life and Job Satisfaction of Faculty Members in Zahedan University of Medical Sciences
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Quality of work life is one of the most important factors for human motivating and improving of job satisfaction. AIM: The current study was carried out aimed to determine the relationship between quality of work life and job satisfaction in faculty members of Zahedan University of Medical Sciences. METHOD: In this descriptive-analytic study, 202 faculty members of Zahedan University of Medical Sciences in 2012 were entered the study through census. The job satisfaction questionnaire of Smith and Kendall and Walton Quality of Work Life questionnaire were used for data collection. Validity and reliability of questionnaires were confirmed in previous studies. Data analysis was done using SPSS 18. The Pearson correlation coefficient and multiple regression tests were used for data analysis. RESULT: The mean score of quality of work life was 121/30±37/08 and job satisfaction was 135/98 ±33/78. There was a significant and positive correlation between job satisfaction of faculty members and their quality of work life (P=0.003). In addition, two components of quality of work life "adequate and fair compensation" (β=0.3) and "Social Integration" (β=0.4) can predict job satisfaction of faculty members. CONCLUSION: According to correlation between job satisfaction and quality of work life in faculty members, job satisfaction can be improved through the changing and manipulating the components of quality of work life and in this way; the suitable environment for organization development should be provided.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».