Impact of psychological capital on occupational burnout and performance of faculty members
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to examine the impact and interrelation between positive psychological capital and occupational burnout among faculty associates of technical and professional training institutions. Design/methodology/approach In total, 282 faculty members from 17 technical institutions were selected from the province of Punjab, Pakistan. Results were drawn using bivariate correlation and linear regression on the data that were collected through adopted questionnaire. Findings Results of the study revealed that occupational burnout is significantly related to the performance of the faculty of technical institutes and that psychological capital moderates this relationship. Practical implications Conclusions from this research suggested that the personality trait of a psychological capital is an essential determinant of job burnout and performance among faculty members; therefore, it must be considered as an essential part of the selection criteria and job-assessment process. This is important, since psychological capital reduces the detrimental impact of occupational burnout on performance outcomes. Further the faculty members with higher psychological capital should be retained to create positive work environment which can be an inspiration for others. Originality/value The research provides important information about the impact of personality traits upon the performance of a faculty member who joins an educational institution coming from an industrial environment. Although having similar technological skills required for the position, still the effects of a new environment can cause performance issues, the research insisted that positive personality traits like psychological capital can help in gaining required confidence to perform in a changed environment.
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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 | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,004 | 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 ».