The Role of Leadership Practices on Job Stress among Malay Academic Staff: a Structural Equation Modeling Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Globalization brings change in all aspect of human life, including in how job and organization operate. All of these changes create much strain and stress not only among employee at business organization, but also among academic staff. The dean of faculty or department at university has important role in prevent the effects of job stress among their academic staff by giving support, motivation, and creating policy to reduce job stress. This study aims is to examine the role of leadership practices with job stress among Malay academic staff. Design of this study is survey research with quantitative approach. As many 124 participants fill in the questionnaires. Data will be analyzed with structural equation model method using Amos 18 program. The result of structural equation modeling suggests that four dimension of leadership practices show unique relationship pattern with four dimension of job stress. The significant relationship between exogenous and endogenous was tested using structural equation modeling (SEM). The result of SEM analysis just confirms three exogenous variables that significantly have relationship with endogenous variables. Those are dimension of challenging the process with behavioral, emotional, physiologic and cognitive stress responses. Enabling others to act with emotional stress response, and the last, encouraging the heart with behavioral stress response. While inspiring a shared vision is not have significant relationship with all dimension of job stress. Overall, the proposed model has a well fit model with empirical data. The mechanism of relationship among exogenous and endogenous variables will be discussed in a paper below.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».