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Enregistrement W3206236190 · doi:10.5539/ass.v17n11p39

Relationship Between Leadership, Resilience, and Competence Amongst Police Officers in Klang Valley, Malaysia

2021· article· en· W3206236190 sur OpenAlexvenueno aff
Fazura Razali, Ahmad Aizuddin Md Rami, Nur Shuhamin Nazuri, Siti Shazwani Ahmad Suhaimi

Notice bibliographique

RevueAsian Social Science · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEmployee Performance and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCompetence (human resources)Human resourcesHuman resource managementPublic relationsLeadership developmentLeadership stylePsychologyManagementSociologyPolitical scienceSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Excellent human resource development prioritizes organizational performance development elements. Organizational performance in Malaysia’s public sector is a concept that still needs to be explored. To date, improvements to leadership quality in order to enhance employee competence is one of the areas of study that has become the focus of researchers in the field of human resource development. In fact, leadership quality is also influenced by a person’s self-resilience to changes – one such example is police officers’ competence in order to perform their duties well. This study aims to assess the relationship between self-resilience and the leadership qualities of police officers. The study involved the Royal Malaysia Police of the state of Selangor. The study which used a simple randomized quantitative method involved 105 respondents comprised of police officers and other members of the force. Findings of the study indicate highest positive relationships between leadership and competency, resilience and competency, and resilience and leadership, with r values between 0.791 to 0.864. However, the relationship between leadership quality based on education level and length of service (work experience) was not significant. This study shows that there are several elements in human resource development and performance management that can be improved by emphasizing on the leadership aspect in order to improve the competencies of police officers in Malaysia.

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 enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,037

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
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,263 · 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

Citations4
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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