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Enregistrement W2945866322 · doi:10.5430/jms.v10n3p37

Employee/Management Sabotage Effects on Organizational Output

2019· article· en· W2945866322 sur OpenAlexvenueno aff
Etebong Attah Umana, Lawrence Chima Okafor

Notice bibliographique

RevueJournal of Management and Strategy · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueJob Satisfaction and Organizational Behavior
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEmployee researchBusinessReputationEmployee engagementEmployee moraleOrganizational effectivenessPublic relationsOrganizational performanceWork (physics)MarketingEngineeringPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study examines how employee sabotage affects organizational output in First Bank Plc, Calabar. The purpose was to identify the causes of employee sabotage, to examine how employee sabotage destroys the image and reputation of the organization, to examine how employee insubordination thwart the achievement of team work accomplishment and organizational effectiveness, to examine how employee refusal to produce product/service affect organizational output and to determine how employee sabotage reduce the security strength of the organization. The study employed survey design and used questionnaire to gather data from sampled respondents. Data was analyzed using simple percentage method. Based on the findings, it was revealed that sabotage at workplace by employee can damage the property, image and reputation of an organization. It was also revealed that employee insubordination thwart the achievement of team work accomplishment and organizational effectiveness. It was equally shown that employee sabotage reduces the security strength of the organization, thus expose the organization to competitive thread and that sabotage by employee leads to waste of resources in the organization, thus low organizational output. It was thus recommended that organizations should do a thorough background checks to know the type of employee that has been hired. Also, organizations should reinforce codes of conduct which will add weight to disciplinary response (court claim) to regulate employees’ behaviours if the employee abuses the rules.

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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,367
Score d'incertitude au seuil0,775

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,206 · 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'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

Citations3
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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