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Enregistrement W2062178588 · doi:10.5539/ibr.v5n4p124

Effects of Strategic Performance Appraisal, Career Planning and Employee Participation on Organizational Commitment: An Empirical Study

2012· article· en· W2062178588 sur OpenAlexvenueno aff
Danlami Sani Abdulkadir, Sulu Babaita Isiaka, Salami Isaac Adedoyin

Notice bibliographique

RevueInternational Business Research · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueJob Satisfaction and Organizational Behavior
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPerformance appraisalOrganizational commitmentBusinessStrategic human resource planningEmployee engagementHuman resource managementEmployee researchHuman resourcesEmpirical researchTest (biology)Organizational performanceWork (physics)Public relationsMarketingEmployee motivationStrategic planningManagementEconomicsPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite the recent research efforts into the antecedents of organizational commitment most especially in the developed economies, little empirical work has been conducted examining the effect of some human resource management practices such as performance appraisal system, career planning system and employee participation on organizational commitment. In this article, we examined the effect of these human resource management practices in explaining employee job commitment in the Nigerian banking sector. Based on a survey of 14 banks in Nigeria, the study applies regression analysis, correlation analysis and G-test in testing the hypotheses. Results indicate that performance appraisal system, career planning system and employee participation significantly influence employee job commitment and that the level of organizational commitment of employees in the Nigerian banking sector is low. The study therefore, recommends that for employees to be genuinely committed to their jobs, organizations should make conscious efforts at strategically managing performance appraisal, career planning and employee participation with a view to ensuring effective implementation and achieving desired results.

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)0,001
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,501

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,147
Tête enseignante GPT0,419
Écart entre enseignants0,272 · 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

Citations53
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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