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Enregistrement W3145413319 · doi:10.5267/j.msl.2021.3.004

The effect of organizational culture on employee performance mediated by job satisfaction and work motivation: Evident from SMEs in Indonesia

2021· article· en· W3145413319 sur OpenAlexvenueno aff
Tri Wahjoedi

Notice bibliographique

RevueManagement Science Letters · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEmployee Performance and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésJob satisfactionEmployee researchStructural equation modelingOrganizational cultureJob performanceWork motivationWork (physics)PsychologyBusinessOrganizational commitmentBusiness administrationMarketingKnowledge managementSocial psychologyPublic relationsComputer scienceMathematicsPolitical scienceStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study aims to examine the influence of organizational culture on employee performance mediated by job satisfaction and work motivation. This research is a quantitative research with a case study at the SME PT PMS Company in Surabaya, Indonesia by distributing questionnaires to 50 employees. The data were processed using Structural Equation Modeling with the Smart PLS 3 programs. The results showed that in fact the respondents thought that organizational culture and work motivation had no direct significant effect on employee performance, and work motivation could not mediate organizational culture on employee performance. Organizational culture has a significant direct effect on job satisfaction and work motivation and job satisfaction has a significant direct effect on employee performance. Likewise, job satisfaction can mediate organizational culture on employee performance where all relationships lead in a positive direction. There has been no research that examines the relationship model of those 4 variables which is intended to determine the wider relationship between these variables and this study provides an overview of employee behavior in SME companies and is useful as input in determining strategies, especially for companies to improve their performance.

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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,007

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 technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,232 · 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

Citations38
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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