Mediating Role of Employee Decision on Relationship Between Employee Separation Planning and Retirement Preparedness in Kenya
Notice bibliographique
Résumé
Globally, majority of employees particularly from public institutions are associated with poverty during retirement despite living well during employment life. Retirement preparedness is viewed as a deliberate planning process by an individual and ought to start a long while before actual organization – employee separation. It is therefore important to relook at the concept of employee separation planning and retirement preparedness when it is mediated by employee decision which is integral to the life mastery of control that an individual exhibit. The target population was 1,238 teachers aged 50 years and above and employed in public secondary schools in Kenya by 2017. A representative sample of 334 respondents was selected using multistage sampling technique. Data was collected using semi structured questionnaire and interview guide. Logit regression was used to establish the relationships between variables in the study and to test the null hypotheses at P ≤ 0.05 and 95% confidence level. The study found that employee decision making had partial mediating effect on the relationship between employee separation planning and retirement preparedness. The study recommended the government and the employer organizations to enact frameworks that encourages and stimulates employees to make decisions to engage in programmes geared towards separation planning for successful retirement preparedness.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».