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Enregistrement W2749674639 · doi:10.3968/9737

An Empirical Study of the Effects of Work Environment (Electric Power Supply) on Job Performance of Academic Staff in Nigerian Public and Private Universities

2017· article· en· W2749674639 sur OpenAlexvenueno aff
Michael Sunday Agba, Stephen Ocheni

Notice bibliographique

RevueHigher education of social science · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueAfrican Education and Politics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGovernment (linguistics)Work (physics)Electric powerBusinessCommissionPublic relationsPower (physics)Empirical researchMarketingPolitical scienceEngineeringFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Boosting the job performance of academic staff in Nigerian tertiary institutions has remained a challenging managerial problem in the country. This study is an attempt to empirically examine the effects of work environment (with specific emphasis on electric power supply) on job performance of academic staff in public and private universities in Nigeria. Nigerian university system allows for government (public) and private ownership of universities under the regulatory guide of the National University Commission (NUC). One of the challenges facing Nigerian universities is infrastructure inadequacies (particularly electric power supply) fundamental to drive forward the system. This therefore, calls for a study of this nature to establish the effect(s) of this on the job performance of lecturers in the university system. In conducting the study, five research questions were designed to assess the regularity of electric power supply to offices of academic staff; establish whether the supply of electric power to the offices of academic staff is adequate and regular to create a conducive work environment; unravel the duties of academic staff which are dependent on the supply of electric power and establish the effects of electric power supply on the discharge of the duties of academic staff. Two hypotheses were also formulated to guide the study. The study adopted a survey design supplemented by other methods. A sample size of 300 respondents purposively selected from public and private universities was used as s basis for making inferences and generalisations. Data were generated through primary (questionnaire and observation) and secondary sources like textbooks, internet materials, journals articles, government publications, conference papers, newspapers and magazines. A questionnaire consisting of important questions was designed and administered. The responses from the questionnaires were coded and analyzed using descriptive method and the two hypotheses of the study were tested via Independent T-test statistical technique computed with the aid of the Statistical Package for Social Science (SPSS). Results revealed the existence of a significant positive relationship between regular and adequate electric power supply to offices and the job performance of lecturers in terms of teaching, research and administration. The study also revealed that work related factors like internet facilities, good library, conducive work environment, regular and good remuneration, training opportunities, regular promotion, access to affordable medical care, recognition/awards are significant determinants of the job performance of academic staff in Nigerian Public and Private Universities. It is therefore recommended among others that concerted efforts should be made by government and managers of Nigerian universities to ensure regular and adequate electric power supply in the system; and provide functional internet facilities, good library, regular and good remuneration, conducive work environment, training opportunities, access to well equipped and affordable medical care, regular promotion, recognition/awards since they are known to have positive effects on the effective performance of the duties of academic staff.

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)0,005
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,321 · 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

Citations18
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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