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Enregistrement W4410927348 · doi:10.5539/ass.v21n3p54

Impact of Work-Life Quality on Employees Job Performance: A Case Study of Kavin Group Company Kurdistan – Iraq

2025· article· en· W4410927348 sur OpenAlexvenueno aff
Mba Okechukwu Agwu, Mahfuzul Hoque

Notice bibliographique

RevueAsian Social Science · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueBelt and Road Initiative
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWork (physics)BusinessQuality (philosophy)Operations managementMarketingPsychologyBusiness administrationEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The paper discussed impact of work-life quality of on employees’ job performance in kavin group company Kurdistan - Iraq. The research question ascertained the extent to which work-life quality influences employees job satisfaction, work-life balance, productivity and turnover in Kavin group company Kurdistan. A cross- sectional research design was used in carrying out the study in which primary data was generated using questionnaire. A sample size of 150 was purposively determined from a population of 1000 employees of Kavin Group company Duhok –Kurdistan. The sample size consisting of 15 managers, 30 supervisors and 105 shop-floor workers were randomly selected from the population size using stratified random sampling method of shuffling and selection of cards without replacement method. The period of study is between September, 2023 and August, 2024.This study concludes that work-life quality has to a large extent influenced employees’ job satisfaction, work-life balance, productivity and turnover in Kavin group company Kurdistan and therefore and recommends among others: creation of awareness on the importance of good and sustainable work-life quality, continuous review of existing work environment, regular training and development of the workforce, matching of employees' specialties with open positions while hiring.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,056

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,069
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,281 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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