Work Practices Mediated by Motivation Enhancing Productivity and Performance of Airports Post-Privatization – An Empirical Evidence
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Airport privatisation is rapidly gaining ground, leading to a significant increase in research interest. Amid rapid airport privatisation, Indian airports offer a unique lens to study the impact of work practices on productivity and performance mediated by motivation. Theoretical Framework: The study draws upon relevant theories including high-performance work systems (HPWS) and motivation theories impacting productivity and performance. Method: This study investigates the detailed thematic analysis and self-administered surveys (Likert scale) collected from 50 professionals in 9 major Public-Private Partnership (PPP or 3Ps) airports in India on various aspects of work practices which includes work design, digitisation, and flexibility, with motivation mediating productivity and performance including effectiveness, efficiency, and quality outcomes. Their reliability and validity were analysed using Cronbach's alpha, Pearson correlation, and Mediating analysis using Process 4.2. Purposive sampling is employed in this study. Result: The study finds a positive impact of work practices on employee productivity and performance through motivation. Importantly, it reveals motivation as a key mediator, offering valuable insights for aviation professionals. The analysis confirms model accuracy by representing strong prediction and regression value alignment.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,002 |
| 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 ».