Comparing Job Satisfaction between the Genders in Saudi Telecom Sector: Optimizing Employee Input
Notice bibliographique
Résumé
Growth and development of infrastructural sectors is one of the keynotes of Vision 2030 which envisages a country well on the road to internationalization by the end of the next decade. Development of the telecom sector, which saw a slump in early 2018 and later picked up with growth in the number of mobile and high-speed internet users, is also one of the objectives. The reason is the large number of jobs this sector is likely to generate. In a highly segregated society like that of Saudi Arabia, it is imperative to evaluate social, educational and occupational setups to ensure parity of opportunities for the genders. This study is also directed at such an objective, identifying trends in job satisfaction among female and male Saudi employees in the telecommunications and information technology sector in the Kingdom of Saudi Arabia. The study selected seven variables, validated previously to assess the perception of males and females employed in the sector and designed a questionnaire for the purpose. The sample comprised two hundred and thirty participants. Post statistical analysis, the results indicated that there were statistically significant differences between the average job satisfaction among male and female employees in this sector. Overall, the average job satisfaction among females was higher than that of males. Females also showed an increase in the average satisfaction concerning financial factors and relationships within the work environment as well as career prospects. By contrast, job satisfaction among males was higher with respect to work elements relates to existing job systems and educational field. The study offers suitable recommendations to ensure greater job satisfaction and thereby promote optimum utilization of the human resource involved in the sector.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».