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Enregistrement W2275645438 · doi:10.5539/ass.v12n3p71

Identification and Ranking Paramount Factors Affecting the Organizational Health Using AHP Method (Case Study: Gas Transmission Office in Area 7)

2016· article· en· W2275645438 sur OpenAlexvenueno aff
Maryam Asgharinajib, Rohollah Sohrabi, Kambiz Hamidi

Notice bibliographique

RevueAsian Social Science · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueOrganizational Leadership and Management Strategies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLISRELRanking (information retrieval)Analytic hierarchy processStructural equation modelingReputationKnowledge managementIdentification (biology)Test (biology)Rank (graph theory)Rank correlationBusinessPsychologyComputer scienceOperations researchPolitical scienceMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<p>The organizational health is amongst the overriding concepts in management employed to indicate the overall condition of organizations and companies. Organizational health in national organizations would culminate into appropriate decisions, policy-making and due application of policies. Hence, the aim of this study was to identify and rank paramount factors affecting the organizational health.</p><p>The data gathering instrument was researcher-made questionnaires. 500 questionnaires were distributed among the employees of Gas Transfer Office in Area 7 and 230 of them were collected and analyzed by virtue of structural equations modeling<strong> </strong>in LISREL Software. The verification procedure was carried out through the “Pearson Correlation Test” using SPSS. The ranking of aforementioned factors was carried out through the use of AHP analysis in Expert Choice Software.</p><p>The results showed that there was a significant relationship between organizational health and the factors such as trust, motivation, responsiveness, reputation, capabilities, outward tendency, path-objective, collaboration, coordination, innovation, ethics, communication, commitment, leadership, performance identifying ,culture, employee effectiveness, and, resource usage. The final model was validated. Also, the final model was validated. Communication factor is ranked as the first paramount factor while capability factor is the 18th factor.</p>

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,373
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,268 · 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.

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
Publié2016
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Résumé présentoui

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