The Effect of Ethics in Business on Happiness, Aggressiveness and Inconsistency of Efforts and Rewards
Notice bibliographique
Résumé
The present study investigates the effect of business ethics on happiness, aggression and inconsistency of effort and reward of auditors in Iran and Iraq. The statistical population of the present study includes all partners, managers and auditors working in audit institutions in Iran and partners of the audit institutions, assistant auditors, auditors, individual second rank and individual first rank, with a total of 365 questionnaires completed by Iranian respondents out of 450 questionnaires and 250 questionnaires completed by Iraqi respondents out of 350 questionnaires, a total of 615 questionnaires from the two countries in 2022. Also, the methods of variance analysis and ordinary least squares regression and Smart PLS 3 and Stata 15 software were used to analyze the data and test the hypotheses. The results from testing this research’s hypotheses indicate a negative and significant relationship between business ethics and aggression, effort-reward mismatch and a positive and significant relationship between business ethics and happiness. Since the current research was conducted in the emerging financial markets of Iran and Iraq, which are highly competitive, along with having special economic conditions, and since the occupation of the ISIS terrorist group, the civil wars in Iraq, severe world economic sanctions against Iran and the global crisis of Covid-19 in Iran and Iraq have led to special conditions, the current research can bring helpful information to readers and help the development of science and knowledge in this field.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».