The Impact of Employee Empowerment on Job Engagement: Evidence from Jordan
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this study was to investigate the impact of employee empowerment (i.e., structural and psychological empowerment) on job engagement (i.e., physical, emotional, and cognitive engagement). A quantitative approach was adopted in order to achieve such a study aim, and the data was collected via an online questionnaire. The sample of this study consisted of 300 employees from the Aqaba Special Economic Zone Authority (ASEZA), one of the biggest Jordanian organisations in Aqaba, with a total of 293 questionnaires retrieved and 7 excluded due to their being invalid for statistical analysis. This yielded a total of 286 accepted questionnaires, or 95.3% of the total questionnaires provided. Moreover, the Statistical Analysis Package for Social Science (SPSS) was used for data analysis, the results of which indicating that the level of implementation of employee empowerment dimensions had a medium rate amongst ASEZA’s employees, as the structural empowerment was applied more than the psychological empowerment. Furthermore, the level of present job engagement dimensions also had a medium rate amongst the surveyed ASEZA employees. The results also indicated there to be a significant statistical impact by structural and psychological empowerment on physical engagement and cognitive engagement, whilst there was no significant statistical impact made by structural empowerment on emotional engagement compared to psychological empowerment, which had a significant statistical impact on it. In light of the findings of this research, ASEZA managers must pay more attention to the role of empowerment of employees in promoting work engagement, since this enhances the organisation’s ability to achieve the appropriate strategy and gain a comparative advantage.
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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 | 0,006 | 0,008 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».