Örgütsel Adaletin İş Tatmini Üzerindeki Etkisinde Örgütsel Bağlılığın Aracılık Etkisi
Bibliographic record
Abstract
Örgütsel bağlılık ve örgütsel adalet, çalışma hayatında verimi ve performansı etkileyenönemli unsurlardır. Bu nedenle iş tatmini ile doğrudan ilişkileri bulunmaktadır. Literatürdebu ilişkiler karşılıklı olarak incelenmiş ve ilişki yönleri belirlenmeye çalışılmıştır.Bu çalışmanın amacı ise değişkenler arası ilişkilerin yanı sıra örgütsel adaletin iş tatmininiyordamasında, örgütsel bağlılığın aracılık rolünün de incelenmesidir. Çalışmaya,187’si kadın ve 13’ü erkek olmak üzere toplam 200 hemşire katılmıştır. Veri toplamaaracı olarak, kişisel bilgi formu, Örgütsel Adalet Ölçeği, Örgütsel Bağlılık Ölçeği ve Minnesotaİş Tatmini Ölçeği’nin bulunduğu anket formu kullanılmıştır. Analizler sonucunda;örgütsel adalet, örgütsel bağlılık ve iş tatmini arasında doğrusal ve anlamlı ilişki olduğugörülmüştür. Ayrıca anlamlı ilişkiler ile birlikte örgütsel bağlılık ve örgütsel adalet düzey-lerin e göre iş tatmini puan ortalamaları anlamlı farklılık gözlendiğinden, örgütsel bağlılığınaracılık etkisine sahip olup olmadığının incelenmesi için basit ve çoklu doğrusalregresyon modelleri tahmin edilmiştir. Bu modellerden elde edilen katsayılar ve standarthatalar ile Sobel testi uygulanmış ve iş tatminini yordamasında örgütsel bağlılığın aracılıketkisi olduğu görülmüştür.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.045 | 0.010 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".