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Enregistrement W2186353889 · doi:10.5539/jms.v5n4p125

Exploring the Quality of Work Environment at Saudi Aerospace Engineering Industries (SAEI)

2015· article· en· W2186353889 sur OpenAlexvenueno aff
Ayman Abdulaziz Alghamdi, Nasser Akeil Kadasah

Notice bibliographique

RevueJournal of Management and Sustainability · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueOccupational Health and Safety Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAuditWork (physics)Job satisfactionWork environmentQuality (philosophy)BusinessAerospaceHazardOperations managementMarketingPsychologyEngineeringAccounting

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study aims to evaluate the Quality of Work Environment (QWE) in Aircraft Maintenance Sector of Saudi Aerospace Engineering Industries (SAEI). It covers safety climate (safety, hazard, and injury), employee satisfaction about their jobs and employee satisfaction about management practices. For that purpose, 314 questionnaires were collected and analyzed. The study revealed that SAEI employees have neutral evaluations regarding safety climate in the organization and have neutral evaluations regarding their jobs at SAEI as well. On the other hand, the overall values statically indicate that SAEI employees are unsatisfied regarding SAEI management practices. In conclusion, SAEI employees are unsatisfied about the quality of work environment in general with overall median equal 2 and 95% of confidence. The majority of respondents (60.1%) were between unsatisfied and strongly unsatisfied regarding the QWE. Also, the study indicated that there were statistically significant differences in the employees’ evaluation regarding the QWE according to their job grades, job title, and their departments. These differences can be concluded as following; employees with higher grades were more satisfied with QWE at SAEI, managers, instructors, and auditors were more satisfied with QWE at SAEI and finally TQA employees were the most satisfied employees with QWE at SAEI while Hangar employees were the most unsatisfied. The study suggests some practical recommendations based on the outcomes of this study.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,225
Tête enseignante GPT0,429
Écart entre enseignants0,204 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2015
Routes d'admission1
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