Analyzing the Effect of the Senior Management’s Support on the Relationship between Factors Affecting and Employees’ Performance in the Al-Zawiya University of Libya
Notice bibliographique
Résumé
This study aims to test the influence of the senior management’s support as a moderating variable on the relationship between the independent factors (Training, Empowerment, Motivation and Communication) and the dependent variable (Performance of Employees). (SEM-AMOS) is used to test the impact of the moderating variable. Where it is depended on the method of sampling or analysis of what is known as multiple-groups analysis. The paragraphs of the senior management’s support variable are collected and divided into two groups according to the mean of the total paragraphs. In addition, according to the relative weights given to the paragraphs of the questionnaire, using a five- point’s Likert scale: 1= strongly disagree to 5 = strongly agree. The first group consisted of the grades less than the mean and it is considered as the group which is non-supporters of the existence of support. While the second group consisted of the grades higher than the mean and considered as the group which is a supporter of the existence of support. The study found that the model of study in the presence of the support of the senior management’s is appropriate for the second group and inappropriate in light of the lack of support by the senior management’s support for the first group.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».