Multiple Dimensions of Organizational Identification and Commitment as Predictors of Turnover Intentions and Psychological Well-Being.
Notice bibliographique
Résumé
Meme si on reconnait que l'identification et l'engagement sont intimement lies aux aspects de l'attachement psychologique d'un employe a l'organisation, il n'y a pas d'analyse qui fait le lien entre les dimensions multiples de chaque construit. Dans la presente etude, les modeles a trois composants de l'identification et de l'engagement organisationnels ont ete etudies en tant qu'indicateurs previsionnels des intentions de depart (roulement du personnel) et du bien-etre psychologique (estime de soi, satisfaction dans la vie et autoefficacite) parmi les employes (N = 60) d'une petite organisation. Les employes tres en vue avaient tendance a etre ceux qui etaient engages, mais differentes dimensions de chaque construit ont ete liees de facon specifique a divers criteres. Les composants affectifs de l'identification et de l'engagement ont ete associes de facon negative aux intentions de depart et l'affect du groupe interne positif (soit les sentiments derives d'etre un membre de l'organisation) predisait les perceptions d'autoefficacite. L'engagement a la continuation etait distinct des autres indicateurs previsionnels. Les resultats justifient les autres efforts pour integrer les perspectives de la theorie d'identite sociale et de la psychologie organisationnelle.
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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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».