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Enregistrement W2904450863 · doi:10.3917/risa.844.0773

Participation des employés, motivation de la fonction publique et perception du rendement organisationnel : mise à l’essai d’un nouveau modèle

2018· article· fr· W2904450863 sur OpenAlexaff
Fanhua Qi, Weijie Wang

Notice bibliographique

RevueRevue Internationale des Sciences Administratives · 2018
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiquePublic Policy and Administration Research
Établissements canadiensMusée de la Civilisation
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceHumanitiesPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Peu de recherches ont été menées pour explorer les mécanismes par lesquels la participation des employés influe sur le rendement organisationnel. Le présent article approfondit la recherche sur les mécanismes en testant un nouveau modèle causal basé sur le cadre théorique des systèmes de travail à forte implication. À partir des données recueillies auprès d’un échantillon de fonctionnaires en Chine, nous avons utilisé la modélisation par équation structurelle pour constater que l’effet direct des pratiques de participation sur le rendement organisationnel est positif et statistiquement significatif. Cependant, le cheminement indirect promu par la satisfaction au travail et l’engagement organisationnel n’est pas statistiquement significatif. De plus, nous avons constaté que la motivation de la fonction publique exerce un effet positif et direct sur le rendement organisationnel. La MSP est plus importante que l’engagement ou la satisfaction au travail pour motiver les employés de la fonction publique à travailler en vue d’atteindre les objectifs organisationnels et à travailler davantage. Remarques à l’intention des praticiens Les gestionnaires publics devraient accorder plus d’attention à la participation des employés à la gestion, ce qui améliorera non seulement le rendement organisationnel, mais aussi la satisfaction au travail et l’engagement affectif des employés. La participation peut revêtir des formes diverses, comme le partage de l’information avec les subalternes, le feedback sur l’évaluation du rendement et la participation des employés à la prise de décisions.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,628
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0030,010
Communication savante0,0010,003
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,169
Tête enseignante GPT0,422
Écart entre enseignants0,253 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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
Publié2018
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Résumé présentoui

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