Determinants of Employee Job Satisfaction in a Public Organisation in the Province of KwaZulu-Natal
Notice bibliographique
Résumé
This study assesses factors that determined employee job satisfaction at the South African Social Security Agency (SASSA) in the Pietermaritzburg office of the KwaZulu-Natal Province. The intention of this study is to recommend workable strategies and mechanisms that can be considered by SASSA as they enhance their organisational development and employee standards. The two-factor theory of Herzberg was applied to comprehend the motivating issues that might determine the fulfilment and discontentment of workers at work. The case of SASSA is used to fill a gap in the literature regarding work values and to provide lessons that can be learnt by other organisations that aspire to improve employee job satisfaction. In order to respond to the aim of this study, the data was collected and analysed using a mixed research methodology. A purposive sample was drawn from the employees who had interest and understanding of job satisfaction using mainly interviews and questionnaires. The findings that the political and socio-economic factors have a potential to limit SASSA from offering a suitable and viable healthy working environment, hence job satisfaction might not be realised. Even though it was revealed that some employees were dissatisfied with their working conditions, none of them were planning to leave their jobs. The findings of this study contribute towards the understanding of job satisfaction aspects of human resources management.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».