Human resource management practices and person-organization fit towards nurses’ job satisfaction
Notice bibliographique
Résumé
This empirical research aims to investigate the relationship between Human Resource Management (HRM) practices, Person-Organization (P-O) fit and Job Satisfaction (JS) from the nurses’ perspective working in Private Hospitals in Jordan. This study examines the individual effect of HRM practices i.e. Recruitment and Selection (RS); Training and Development (TD); and Performance Appraisal (PA) on P-O fit and JS. In addition, it also examines the mediating effect of P-O fit on the relationship between HRM practices and JS. Total of 274 responses were collected directly using structured questionnaire via convenience sampling technique. The result was analyzed with PLS-SEM. Findings indicate that RS and PA were found to have significant effect on P-O fit. TD did not have any significant effect on P-O fit. In addition, P-O fit also had significant effect on nurse’s JS. In terms of mediating effect, P-O fit only mediated the relationship between RS and PA toward JS. However, there was no mediation effect on the relationship between TD and JS. This study may provide an initial blueprint for further investigation of other theoretical nurses’ job satisfaction and turnover intention related models. Finally, the study findings work as evidence about the new realization among the Jordanian organizations about the importance of adaption the HRM practices.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».