Organizational Citizenship Behavior as A Moderator in Employee Performance: A Study on Emotional Intelligence and Job Satisfaction
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed to determine and analyze: (1) the effect of emotional intelligence and job satisfaction on employee performance; (2) the effect of emotional intelligence on employee performance moderated by organizational citizenship behavior; and (3) the effect of job satisfaction on employee performance moderated by organizational citizenship behavior.This research uses associative research with a sample of 55 respondents who are North Sumatra National Land Agency Regional Office employees.Data of the study were collected through questionnaires, which contain a series of statements.In addition, Partial Least Square (SmartPLS) is used to assess and evaluate the five hypotheses proposed in this research as part of the data analysis strategies employed in this study.The study results show a positive and significant effect of emotional intelligence and job satisfaction on employee performance; there is no influence between emotional intelligence and employee performance moderated organizational citizenship behavior, and there is no influence between job satisfaction and employee performance moderated organizational citizenship behavior.Based on empirical evidence, it has been observed that enhancing employees' emotional stability can lead to improved job performance, hence enhancing overall organizational effectiveness.Furthermore, providing increased possibilities for employees to fulfill their job tasks will likely result in heightened job satisfaction.This study delineates the topic's significance for leaders in government offices and provides vital suggestions for future research.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».