Overseas Filipino Workers' Employment Compliance, Difficulties, and Job Satisfaction in the Middle East
Notice bibliographique
Résumé
Abstract: This study aimed to determine the extent of OFWs’ employment compliance, level of difficulties, and level of job satisfaction in the Middle East during the last quarter of the Calendar Year 2022. A quantitative research design was applied. It was conducted in a District of GCC in the Middle East. The 100 respondents from the two Occupational Classifications (Professionals and Non-professionals) of the four (4) private Organizational Groups of OFWs’ answered the Survey Questionnaire paper-based. Content areas cover staff qualification, government requirements, contract requirements, life experience abroad, accommodation, transportation, safety, working hours and working conditions, compensation, benefits, job security and tenure, recognition, reward, promotions, and professional development opportunities. The data collection was gathered with permission from the group leaders. Statistical tools were processed through SPSS. Frequency count was used for profiling, Mann-Whitney U Test was used for Comparative analysis, and Spearman rho Test was used for nonparametric correlational analysis. The extent of the OFWs' Employment Compliance in relation to the level of Difficulties was significant. The extent of employment compliance in relation to the level of Job Satisfaction was significant. And the level of the Difficulties in relation to Job Satisfaction was significant. Dependent and Independent variables rely on each other as part of a whole package for OFWs' working in the Middle East. Keywords: OFW, Middle East, Employment Compliance, Difficulties, Job Satisfaction
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».