The impact of entrepreneurship self-concept, work motivation, and risk taking on human resource department performance and business overall performance at Jordan private universities
Notice bibliographique
Résumé
The goal of this study was to find out how entrepreneurship self-concept, work motivation, and risk taking on human resource department performance and business overall performance at Jordan private universities. To test the study's assumptions, 311 samples from the research study were taken, looked at, and argued about. Entrepreneurship, self-concept, work motivation, and risk taking were all found to affect the success of both human resource department performance and business overall performance. The first factor was the self-concept, which can be seen in self-esteem, self-image, and self-identity. The second most important factor is work motivation, which includes intrinsic motivation, extrinsic motivation, goal setting and orientation. Risk taking is the third and final important factor. It includes participants' risk tolerance, their perception of risk, and their outcome expectations. The study found that helping employees to understand their job nature and how they can do it, increasing the motivation on job work, and increasing the employees’ demands for taking risks can improve performance ratio in human resource department, and that having an organizational structure that encourages teamwork and work teams can improve the ability to solve problems and improve work performance, which in turn affects overall productivity. This study adds new information to a new area that needs more research to fully understand how workload, work pay, and organizational structure pressures all affect each other. This study's topic, Jordan private universities, is both new and important because it could help scientific private universities to improve how they run and give better education output.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».