Occupational Stress and Academic Staff Job Performance in Two Nigerian Universities
Notice bibliographique
Résumé
Available reports provide an account of academic staff’s poor job performance in higher education institutions and universities in particular. Consequently, a growing body of research has been attracted to this area, including those seeking ways to understand the problem and others aimed at proffering solutions. This study contributes to the literature by investigating the influence of occupational stress on the job performance of academic staff in universities. Three null hypotheses directed the study in line with the quantitative ex-post facto research design. A sample of 150 respondents was obtained using the systematic random sampling technique from a population of 400 lecturers in the Faculty of Education from two public universities in Nigeria. A 31-item questionnaire was used for data collection. The null hypotheses were tested at the .05 alpha level using simple linear regression analysis. It was revealed that remuneration is a significant positive predictor of academic staff job performance. The prediction of workload was negatively non-significant on the job performance of academics. The provision of institutional amenities has a positive but non-significant prediction on academic staff job performance in the two public universities. It was concluded that occupational stress significantly influences the job performance of lecturers in universities. The study recommended that the government constantly pay lecturers’ salaries as and when due. Institutional managers should reward lecturers with outstanding performance to boost their morale for effective service delivery.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».