Leveraging good university governance to enhance HEI's performance through the lens of ethical work climate
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
This study examines the role of management control systems (MCS) in enhancing the performance of Higher Education Institutions (HEIs) in Indonesia, focusing on the interaction between enabling and coercive control systems within the framework of ethical work climate (EWC) and good university governance (GUG). The research highlights the importance of creating a positive ethical work environment to improve the effectiveness of MCS and governance practices. A survey was conducted with lecturers and administrative staff from private universities across Indonesia, with data analyzed using Structural Equation Modelling (SEM) to test the relationships between EWC, MCS, GUG, and HEI performance. The findings reveal that both Enabling and Coercive Control Systems positively influence HEI performance and contribute to the improvement of GUG. Additionally, a positive EWC strengthens the effectiveness of both control systems, fostering trust, transparency, and employee engagement. The study provides theoretical insights into how MCS and ethical climates shape governance and performance in higher education, with practical implications for HEIs administrators to optimize MCS, balance control systems, and cultivate an ethical work environment to enhance institutional success. Future research could further explore the impact of leadership styles and external factors on the effectiveness of these systems in different higher education contexts.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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