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Enregistrement W2736007572 · doi:10.5539/ibr.v10n8p93

The Role of Training, Democratization, and Self-Actualization in Addressing Employee Burnout

2017· article· en· W2736007572 sur OpenAlexvenueno aff
Randa El Bedawy, Omar Ramzy, Aya Maher, Omar H. Eldahan

Notice bibliographique

RevueInternational Business Research · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueIslamic Finance and Banking Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCronbach's alphaBurnoutPsychologyScale (ratio)DemocratizationReliability (semiconductor)Applied psychologyPolitical scienceClinical psychologyPsychometricsGeographyDemocracy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objective of this study is to investigate in depth the factors that can reduce the effect of employee burnout in Egypt. From the literature review, the variables of perception of employee development programs (IV1), time spent on employee development programs (IV2), self-actualization (IV3), and workplace democratization (IV4) were identified. To study these variables on employee burnout, SEKEM, a company in Egypt known for its innovative application of human development initiatives, was selected as a case study from Egypt. A single cross-sectional analysis of the employees of the company was used and data was collected with a questionnaire using a 7-level scale.The results were then analyzed with a principal component analysis, Cronbach’s alpha, and Spearman’s rank correlation.The results confirmed the validity and inter-reliability of the model as well as showed the significant negative relationship between both IV1 & IV3 and between employee burnout. IV2 and IV4 were not found to be significantly related to employee burnout.The significance of the research is that few studies in Egypt are made on the issue of employee burnout, and the study of SEKEM provides a rare insight into the application of such concepts.

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)0,001
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 enseignants0,142
Score d'incertitude au seuil0,722

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,285 · 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

Citations8
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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