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Enregistrement W2736024685 · doi:10.5430/afr.v6n3p48

Impact of Budgetary Participation and Organizational Commitment on Managerial Performance in Nigeria

2017· article· en· W2736024685 sur OpenAlexvenueno aff
Adenuga Abiola Oluwalope, Ojediran Sunday

Notice bibliographique

RevueAccounting and Finance Research · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueFinancial Reporting and Valuation Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAssertionBusinessOrder (exchange)Organizational commitmentMarketingWork (physics)Public relationsFinancePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Following the prevailing uncertainties in Nigerian business environment, managers and stakeholders require the need to be poised, prepared and plan to compete favourably under the rapidly shifting condition in order to remain relevant and profitable. This study examines the relationship between budget participation, organizational commitment and managerial performance in Nigeria. Primary data were obtained from copies of questionnaire distributed to members of staff at managerial levels at Nestle NIG-food, Nigerian Breweries-drinks, Flour mills-food, 7up Bottling company-drinks, Cadbury-food, Unilever-food, Vitafoam NIG-others categorized based on the nature of their business and analysed through use of Statistical Package of Social Science (SPSS, Version 20) as correlation and regression were used to evaluate relationships among variables. Findings revealed that participation in budget activities and commitment to work done by individuals in an organization positively impacts managerial performance, hence this assertion cannot be overlooked or ignored as it supports the empirical body of positive impacts. It is therefore recommended that organizations should engage in activities that will promote budget participation and commitment and also consider other processes and events that could be explored upon towards enhancing managerial performance.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,082
Tête enseignante GPT0,391
Écart entre enseignants0,310 · 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

Citations11
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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