Notice bibliographique
Résumé
This study investigates the job burnout components impact on manufacturing workers job commitment since burnout known as a syndrome that influences employees' motivation and their commitment level.As well, each organization also aims to increase the company profit and productivity by reducing the level of strain among their workers which may reduce the performance and commitment level.The present study also aim to investigate if there is any significant relationship between emotional exhaustion, personal accomplishment and depersonalization towards job commitment among the manufacturing workers in Melaka.There have been limited study done in manufacturing sector and this study focused on manufacturing sector, in order to minimize the negative effect on employee productivity and their commitment level.The Maslach Burnout Instrument-Human Service Survey (MBI-HSS) and Employee Commitment Survey (ECS) were used in this study.This study examines the direct relationship between emotional exhaustion, depersonalization and personal accomplishment on job commitment.A quantitative approach with descriptive analysis method and multi-stage sampling method were used in this study.Where, cluster method was conducted followed by stratified and simple random sampling method.A total of 780 questionnaires were distributed to the manufacturing workers in Melaka who had agreed to participate in this study.However, out of it only 518 questionnaires were returned and about 383 questionnaires were usable for further analysis.Results showed that emotional exhaustion and depersonalization were significantly negatively associates with job commitment while personal accomplishment was significantly positively associates with job commitment.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,942 | 0,933 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».