Peer effects on organizational commitment: Evidence from military cadets
Notice bibliographique
Résumé
The commitment of soldiers to the military is essential because it could lead to increased morale, motivation and retention. Despite the accumulation of knowledge about predictors of organizational commitment (OC), efforts to investigate environmental factors influencing OC are in their infancy. We note that individuals shape their attitudes toward the environment based on information obtained from their surroundings, and we investigate peer effects on OC using data from a natural experiment of randomly-assigned military academy roommates. A total of 400 cadets (Sex ratio: 93.5% male, Age: 21.13 ± 1.43 years) from 136 living quarters participated in this quantitative study. In both self- and roommate-reports, we found that the average affective commitment (AC), continuance commitment (CC), and normative commitment (NC) of roommates in a living quarter can still predict AC, CC, and NC of the remaining individual in that same living quarter, respectively, even after controlling for the personal predictors of that remaining individual. Additionally, in self-report, we discovered that when there is a high heterogeneity in AC among roommates within a living quarter, the AC of the remaining individual in that living quarter tends to be higher, even after controlling for the personal predictors of that remaining individual. These findings provide initial evidence that attempting to assign soldiers with low OC to the same living quarters as those with high OC may be worthwhile.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,017 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».