ERGONOMICALLY DESIGNED WORKSPACES, INSTITUTIONAL COMMITMENT AND SECRETARIES WELLBEING IN DELTA STATE TERTIARY INSTITUTIONS
Notice bibliographique
Résumé
This research investigated Ergonomically designed workspaces, institutional Commitment and Secretaries well-being in Delta State tertiary institutions. Descriptive survey design was used to survey 110 professional secretaries across six universities, three colleges, and three polytechnics. A structured questionnaire with a 5-point Likert scale was used to collect data. The instrument was validated by three experts. Test-Retest was conducted and PPMC yielded r = 0.81, p < .05. Data analysis involved descriptive statistics and the Pearson Product Moment Correlation (PPMC) to examine relationships between the variables. The findings revealed that secretaries perceived their workspaces as inadequately designed ergonomically, with issues like uncomfortable chairs, poor lighting, and limited access to ergonomic accessories. Secretaries reported that poor ergonomic conditions negatively affect their health, leading to discomfort, fatigue, and stress. Conversely, they also reported that engaging in ergonomic practices like taking breaks and stretching helps reduce discomfort. The study found a strong positive correlation between perceived ergonomic workspace and management’s attention to ergonomic issues, meaning that the secretaries see ergonomic environment as supportive. A major recommendation from the study is that institutions should develop clear policies and allocate resources specifically for ergonomic improvements. Regular training sessions and routine assessments are also vital to enhancing secretaries’health and performance.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».