Leadership Practices, Stakeholder Involvement and Performance of National Government Departments in Kenya
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The performance in most of the National Government departments in Kenya has been average over the years leading to disparities in access to resources and quality services. There is scanty literature on leadership practices and the performance of the departments available. Thus, this study assessed the influence of leadership practices on the performance of the departments moderated by stakeholder involvement. The study adopted quantitative and qualitative mixed research design guided by positivism research philosophy. It used a validated semi – structured questionnaire for data collection from a sample of 195 respondents drawn from National Government Heads of Departments in the Counties. The resultant data was analyzed to generate descriptive and inferential statistics which were used to draw inferences. The study established that leadership practices significantly influence the performance of departments in the National Government of Kenya moderated by stakeholder involvement. To improve on the performance, the management should review the stakeholder involvement management and the leadership practices adopted with a view of re – engineering the implementation process to provide for a performance improvement framework. The respondents were drawn from the National Government Departments in the Counties which excluded the views of Heads of Departments based at the headquarters of the National Government Departments. This is the first study on leadership practices, stakeholder involvement and performance of the National Government departments in Kenya to the best of the researchers. It added knowledge on the leadership practices and stakeholder involvement influence on the performance of public sector organizations.
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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 | 0,001 | 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 découle