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Enregistrement W2973268841 · doi:10.1002/pa.2021

Employee engagement and task performance in state‐owned enterprises in developing countries: The case study of the power sector in Ghana

2019· article· en· W2973268841 sur OpenAlexaff
Frank L. K. Ohemeng, Theresa Obuobisa‐Darko, Emelia Amoako Asiedu

Notice bibliographique

RevueJournal of Public Affairs · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueJob Satisfaction and Organizational Behavior
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTask (project management)BusinessDeveloping countryPublic sectorNeglectState (computer science)State ownedEmployee engagementService delivery frameworkService (business)Power (physics)MarketingPublic relationsEconomicsEconomic growthManagementPolitical sciencePsychologyMarket economyEconomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A growing number of studies prove a relationship between employee engagement (EE) and performance. Unfortunately, almost all originate in the developed world; the few that look at developing countries, including their public sectors, have focused more on the civil service and agencies, and neglect state‐owned enterprises (SOEs), despite their importance for delivery of public services. The purpose of this paper is to examine the impact of EE on task performance in SOEs in developing countries, with particular reference to Ghana. We purposively selected SOEs in the power sector and quantitatively surveyed their employees. We employed regression analysis to examine the link between EE and employee task performance. Our study, like those before it, shows that EE has a positive and significant effect on employee task performance. Our findings further suggest that for SOEs to achieve their targets with employees' performance, appropriate strategies should be adopted to ensure that employees are highly engaged.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,070

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,217 · 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'étudeQualitatif
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

Citations24
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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