MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3013394653 · doi:10.5267/j.msl.2020.3.009

Work-family enrichment as a mediator effect of supervisor support, self-esteem, and optimism on job satisfaction

2020· article· en· W3013394653 sur OpenAlexvenueno aff
Burhanudin Burhanudin, Heru Kurnianto Tjahjono, Zainal Mustafa Eq, Arif Hartono

Notice bibliographique

RevueManagement Science Letters · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEmployee Performance and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOptimismJob satisfactionPsychologySupervisorSocial psychologySelf-esteemJob attitudeWork (physics)Job performanceManagementEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study aims to examine the work-family enrichment (WFE) model as influence mediator of supervisor support, self-esteem, and optimism on job satisfaction.The population in this study is 263 permanent employees of Bank BPD DIY, who occupy the positions as staff, and are married, in 7 branch offices in the Special Region of Yogyakarta (DIY).This research uses census method, while data analysis uses AMOS.The results of this study show that work-family enrichment model acts as influencer mediator of supervisor support, self-esteem, and optimism on job satisfaction fit with the empirical data.Hypothesis testing results show that supervisor support implies positive effect on job satisfaction, self-esteem implies positive effect on job satisfaction, and optimism implies positive effect on job satisfaction.Supervisor support also implies positive effect on workfamily enrichment, self-esteem implies positive effect on work-family enrichment, and optimism implies positive effect on work-family enrichment and work-family enrichment implies positive effect on job satisfaction.Work-family enrichment works significantly as influence mediator of supervisor support on job satisfaction, work-family enrichment works significantly as influence mediator of self-esteem on job satisfaction, and work-family enrichment works significantly as influence mediator of optimism on job satisfaction.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,250 · 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'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

Citations13
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueManagement Science LettersMême sujetEmployee Performance and ManagementTravaux en français237 207