169 kamu çalışanlarında algılanan örgütsel desteğin iş performansına etkisinde örgütsel sinizmin aracılık rolü
Notice bibliographique
Résumé
Çalışmanın temel amacı algılanan örgütsel destek algısının iş performansına etkisinde örgütsel sinizmin aracılık rolünü incelemektir. Kavramsal çerçeve kapsamında öncelikle algılanan örgütsel destek, iş performansı ve örgütsel sinizm kavramları ve bu kavramlar arası ilişkiler ele alınmıştır. Daha sonra araştırmanın amacını test etmek amacıyla 245 kamu çalışanı ile anket yöntemiyle gerçekleştirilen alan araştırmasına yer verilmiştir. Araştırma sonucunda algılanan örgütsel desteğin iş performansına etkisinde örgütsel sinizmin aracılık etkisinin olduğu belirlenmiştir. Ayrıca algılanan örgütsel desteğin iş performansı üzerinde pozitif yönlü anlamlı etkisinin (=,356, p<0.001) olduğu, algılanan örgütsel desteğin örgütsel sinizm üzerinde negatif yönlü ve anlamlı etkisinin (=-,479, p<0.001) olduğu, örgütsel sinizmin iş performansı üzerinde negatif yönlü ve anlamlı etkisinin (=-,673, p<0.001) olduğu tespit edilmiştir. Algılanan örgütsel destek hem doğrudan hem de örgütsel sinizm üzerinden iş performansını etkilemektedir. Çalışanların iş performansı ve dolayısıyla örgüt verimliliğini arttırmak amacıyla yöneticiler örgüt içerisinde sinik tutumları fark ederek gerekli önlemleri almalı ve çalışanlara kendilerinin arkalarında olduğunu hissettirmelidir.
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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 | 0,005 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,039 | 0,005 |
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 ».