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Enregistrement W3036054615 · doi:10.5430/wje.v10n3p57

The Relationship between Psychological Capital, Job Performance and Job Satisfaction in Higher Education Institutions Offering Sports Education

2020· article· en· W3036054615 sur OpenAlexvenueno aff
Yunus Sinan Biricik

Notice bibliographique

RevueWorld Journal of Education · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueResilience and Mental Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésJob satisfactionPsychologyJob performanceJob attitudeDescriptive statisticsPsychological resilienceApplied psychologySocial psychologyPositive psychological capitalScale (ratio)Personnel psychologyTest (biology)StatisticsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Psychological capital, which is one of the developing areas of positive organizational behavior, is seen as a psychological resource that can encourage development and performance among employees. In the field of sports education, increasing the psychological capital levels of the employees and increasing the performance and job satisfaction can be effective. The aim of this study is to determine the psychological capital, job performance and job satisfaction levels of academic staff working in higher education institutions offering sports education in terms of various variables and to examine the relationship between them. The study sample consisted of a total of 122 sports science academicians, including 30 female and 92 males, who worked in different regions of Turkey. The Organizational Psychological Capital Scale, Job Performance and Job Satisfaction Scales were used as data collection tools in the study. The data were analyzed using descriptive statistics, t-test, ANOVA, Tukey HSD and correlation test. According to the findings obtained in the research, a high level of positive correlation was found between the psychological capital dimensions and job performance. Again, a moderately positive correlation was found between the psychological resilience, hope and self-efficacy dimensions of the psychological capital and 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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,169
Score d'incertitude au seuil0,367

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,123
Tête enseignante GPT0,432
Écart entre enseignants0,309 · 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 tête enseignante, 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

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