The Relationship between Architects’ Quality of Work Life and Their Productivity: A Case Study
Notice bibliographique
Résumé
The goal of quality of work life is to evaluate how employees perceive their lives inside a company. Lack of quality of work life is linked to greater levels of occupational stress, anxiety, and burnout, leading to poorer job performance and substantial expenses for organizations. Bearing this in mind, the current study was formulated to address the gap in the literature and examine the relationship between architects’ Quality of Work Life and their productivity throughout a case study in Kerman, eastern Iran. To fulfil the objectives of this study, 130 architects working actively and officially in Kerman agreed to participate in the study, who were reached out using the Krejcie, and Morgan’s (1970) table. Two questionnaires in Persian Version were distributed among them, including Quality of work life questionnaire based on Walton model (1973) and the Productivity questionnaire based on the ACHIEVE model, both adopted from Chalabiei (2017). The data was transferred to SPSS Version 27 for further statistical analyses. The results of the Spearman's correlation coefficient test showed that there was a positive correlation between the quality of work life and the architects’ productivity. Also, all the eight components of quality of work life had a positive relationship with the architects’ productivity. Further implications of the study results and suggestions are discussed, accordingly.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».