Human Resource Management in Public Administration: Study on the Performance Measurement and Emotional Intelligence in the Workplace in Albanian Public Institutions
Notice bibliographique
Résumé
This paper explores two important concepts to illustrate the potential of managers "emotional and performance measurement capital" within the organization, as well as how to provide them with the means to achieve what we call "emotional leverage".Who could teach you such things?You ccould only experiment on them.I truly believe that it is appropriate in this scientific paper to get back to the initial question arises often in our work relationships: Can Leadership be taught?I am pretty sure that I am not the only one who has such curiosity; I believe we all at some point in life have wondered if we can feel as a born Leader or become a Leader.Through years, researchers have been trying to find answers.Learning is the process of knowledge transfer from one person to another, and quite often while lecturing and sharing it in leadership courses.It is commonly said that at the end students have to find out for themselves whether or not they are Leaders!Leadership begins with self-confidence, courage and perspective.Later in this paper a discussion of a very important emotional variable takes place called emotional intelligence, or how to understand and manage our own and others' emotions.The goal of this paper is to describe the distinguishing skills of a leader, despite the thousands of traits that characterize each leadership style; as well as, bring into readers' focus the successful leadership experiences and profiles of well-known people.However, the main aim is to measure how important the Leader's emotional intelligence in Albania is.In addition, how to understand and manage our own and others' emotions, is broken down.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».