MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2762471345 · doi:10.5539/mas.v10n9p199

The Dependent Effects of Mental Smartness and Staff Outputs of Sports Company’s Managers in Developing Staffs Efficiency

2016· article· en· W2762471345 sur OpenAlexvenueno aff
Hossein Dashti, Mostafa Fatahi, Mojtaba Jafari

Notice bibliographique

RevueModern Applied Science · 2016
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEmotional Intelligence and Performance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMangerScale (ratio)Quality (philosophy)Job satisfactionFeelingPsychologyRelation (database)Applied psychologyOrder (exchange)Computer scienceBusinessSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The main objective of this study is investigating the leader’s passionate smartness, administration technique and agent consequence. In other words, this paper specifies the effects of management method on the passionate smartness and staff outcomes including, job quality, job difficulty, organizational commitment and Employee Performance. Statistical Society is provided in two sport organizations in Iran by 350 populations. These participants are combined of administrators and staffs. Passionate smartness and administration technique are evaluated by considering Wong Mental smartness Scale and Wong Mental smartness Scale methods, respectively. Findings indicate that Leadership techniques are as a tradeoff between passionate smartness and feelings. Whilst, there was no evident to demonstrate the relation between Leadership techniques and job quality, staff performance and job difficulty. Also, results show that in order to analyze the passionate smartness, staff outputs and staff works, the relation and link between management and staffs should be considered. In other words, transferring the administration from manger to employees has the main role in staff satisfaction, management and job quality.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,477
Score d'incertitude au seuil0,306

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,274 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueModern Applied ScienceMême sujetEmotional Intelligence and PerformanceTravaux en français237 207