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Enregistrement W2060069078 · doi:10.5430/jms.v2n4p95

Effects of Reengineering in Banks on Employees Perception of Job Security

2011· article· en· W2060069078 sur OpenAlexvenueno aff
Ademola B. Owolabi, Benjamin O. Omolayo

Notice bibliographique

RevueJournal of Management and Strategy · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueJob Satisfaction and Organizational Behavior
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésJob insecurityJob securityPerceptionScale (ratio)Business process reengineeringJob attitudePsychologyBusinessJob performanceMarketingSocial psychologyJob satisfactionEngineeringWork (physics)Geography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Banks in Nigeria are passing through a process of reorganizing how works are done in their organization with the aim of becoming more efficient and effective. This paper examines employees' perception of job security in response to re-engineering or technological changes in Banks. A job insecurity scale was use to measure employee perception to job insecurity. The scale was adapted from Ashford, Lee and Bobkos (1989) job insecurity scale and standardized by the researcher for the purpose of this research. A total of 150 participants (86 males and 64 females) were randomly drawn from two head office branches of Spring and Wema banks (Plc) respectively. Four hypotheses were tested. Findings revealed that there was no significant effect of re-engineering on perception of job insecurity among banks employee. Significant relationship was, however, observed between age and job insecurity of employee, there was also significant effect of job status on job insecurity. The result also revealed a significant effect of gender on perception of job insecurity among bankers. The implication of these findings is that when worker have a good understanding of the process of reengineering through proper education that it does not connote job loss. This study has shown that some negative attitude display by worker in an organization were largely due to lack of proper education by management.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,092
Score d'incertitude au seuil0,272

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,200 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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