Leveraging good university governance to enhance HEI's performance through the lens of ethical work climate
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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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 | 0,009 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,008 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,005 |
| 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 ».