The Multifaceted Nature of Job Satisfaction among Academic Staff in Public and Private Universities in Tanzania: A Critical Perspective of Counterproductive Behaviours
Notice bibliographique
Résumé
This study investigated the multifaceted nature of job satisfaction among academic staff in the selected public and private universities in Tanzania. A cross-sectional survey design with mixed research approaches was employed. Probability and non-probability sampling techniques were used to get a total sample of 128 respondents; 84 from public and 44 from private universities. Data were collected by using four scale Likert-type questionnaires, semi-structured interviews, focus group discussion and documentary review techniques. The study findings indicated varying job satisfaction levels among the academic staff in public and private universities in Tanzania. Despite the same regulatory authority of universities in Tanzania (Tanzania Commission of Universities –TCU), experiences of the academic staff working in universities were different on their work benefits, relationship with their leaders and communication feedbacks. On the other hand, the study revealed existing counterproductive behaviours which are detrimental to the attainment of universities’ core functions of teaching, research and consultancy. In spite their severity, counterproductive behaviours ranging from conflicts, absenteeism, revenge, emotional cruelty, divided loyalty and intention to quit (job exit) were reported as among the main threats to public and private universities in Tanzania. This study suggests that university leadership needs to consider factors such as fairness in promotion, improving work benefits and effective communications among others, to create a friendly organizational culture. It is also recommended that there should be dialogue, through regular academic staff meetings, effective communication, and enough academic freedom to foster a culture of curiosity, autonomy, and trust in public and private universities in Tanzania.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».