"Evaluating The Factors Influencing Employee Engagement In The Life Insurance Corporation"
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Employee engagement is a vital driver of organizational success, especially in the competitive landscape of the life insurance industry. This study evaluates the factors influencing employee engagement within the Life Insurance Corporation (LIC), focusing on intrinsic and extrinsic motivators. By analyzing data from Administrative and Marketing Employees, the study identifies key areas impacting engagement, including job satisfaction, recognition, career growth, compensation, work-life balance, and leadership support. The findings reveal that Administrative Employees generally report higher job satisfaction compared to their Marketing counterparts, who exhibit more dissatisfaction with their roles. Recognition is highly valued across both groups, though Marketing Employees place a higher emphasis on it. Career growth opportunities and compensation perceptions show significant differences, with Marketing Employees rating these aspects more favorably than Administrative Employees. Both groups report moderate support for work-life balance and engagement levels. The study also highlights that while engagement is perceived to significantly impact productivity and customer satisfaction, there is room for improvement in engagement initiatives. The Chi-Square test results suggest no statistically significant relationship between intrinsic motivators and engagement in the sample. To enhance employee engagement, LIC should consider strengthening recognition programs, improving career growth opportunities, revising compensation packages, and expanding support for work-life balance. These measures will help create a more motivated and productive workforce, ultimately driving LIC's success in a competitive market.
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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 | 0,061 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 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 découle