MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2785497986 · doi:10.6000/1929-7092.2017.06.48

The Impact of Human Resource Management Practices, Organizational Culture, Motivation and Knowledge Management on Job Performance with Leadership Style as Moderating Variable in the Jordanian Commercial Banks Sector

2018· article· en· W2785497986 sur OpenAlexvenueno aff
Ghaith Abdul raheem raheem Ali Alsheikh, Enas Ali Theeb Alnawafleh, Mutia Sobihah Binti Abd Halim, Abdul Malek Bin A. Tambi

Notice bibliographique

RevueJournal of Reviews on Global Economics · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueOrganizational and Employee Performance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBusinessHuman resource managementModerationOrganizational cultureLeadership styleBusiness administrationManagement stylesHuman resourcesOrganizational commitmentKnowledge managementManagementPsychologyEconomicsSocial psychologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract: In this paper, the effect of three human resource management practices namely, compensation and benefits, training and development, and performance appraisal and achievement was examined along with organizational culture, motivation and knowledge management on job performance among Jordanian banks. The construct of job performance was measured by the combination of task performance and organizational citizenship behavior. The study employed convenience sampling to which 30 questionnaires were distributed. The finding showed a significant impact of human resource management practices (compensation and benefits, training and development, and appraisal and achievement), organizational culture, motivation and knowledge management on job performance in the Jordanian banks. On the basis of the findings, the researcher provided recommendations for the banks in terms of strengthening the relationship between their knowledge management job performance. The study also provided implications to theory and practice based on the findings.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
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 savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,242 · 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
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Reviews on Global EconomicsMême sujetOrganizational and Employee PerformanceTravaux en français237 207