Job Satisfaction Through Organizational Citizenship Behaviour: A Case of University Teachers of Pakistan
Notice bibliographique
Résumé
Teachers’ job satisfaction leads to job continuity, which in turn affects teacher performance as well as the effectiveness of their institutions. The purpose of this study was to identify if there was a relationship between the Organizational Citizenship Behavior (OCB) and Job Satisfaction (JS) of teachers since discretionary behaviours have a significant impact on performances, yet are not considered in evaluations. Descriptive correlational research was carried out using a multi-stage stratified random sampling technique, where participants came from Higher Education Commission (HEC) recognized public and private sector universities in Lahore, Pakistan. After data cleaning, statistical analyses were applied to the data from 232 questionnaires, using SPSS. Correlations between the factors of organizational citizenship behaviour (altruism, courtesy, sportsmanship, conscientiousness, and civil virtue) and job satisfaction were found to be moderately significantly positive. Job satisfaction through the factors of OCB was determined to be 21.3%, where only altruism and civil virtue were factors. Significant differences were revealed in the OCB and job satisfaction of university teachers in terms of gender, university type, job type, marital status, age groups, academic qualifications, teaching experiences, faculties, and universities. Results of the study provide implications for educational administrators, teachers, and policy makers for incorporating OCBs in their organizations and strengthening factors that contribute toward job satisfaction.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».