Participation des employés, motivation de la fonction publique et perception du rendement organisationnel : mise à l’essai d’un nouveau modèle
Bibliographic record
Abstract
Peu de recherches ont été menées pour explorer les mécanismes par lesquels la participation des employés influe sur le rendement organisationnel. Le présent article approfondit la recherche sur les mécanismes en testant un nouveau modèle causal basé sur le cadre théorique des systèmes de travail à forte implication. À partir des données recueillies auprès d’un échantillon de fonctionnaires en Chine, nous avons utilisé la modélisation par équation structurelle pour constater que l’effet direct des pratiques de participation sur le rendement organisationnel est positif et statistiquement significatif. Cependant, le cheminement indirect promu par la satisfaction au travail et l’engagement organisationnel n’est pas statistiquement significatif. De plus, nous avons constaté que la motivation de la fonction publique exerce un effet positif et direct sur le rendement organisationnel. La MSP est plus importante que l’engagement ou la satisfaction au travail pour motiver les employés de la fonction publique à travailler en vue d’atteindre les objectifs organisationnels et à travailler davantage. Remarques à l’intention des praticiens Les gestionnaires publics devraient accorder plus d’attention à la participation des employés à la gestion, ce qui améliorera non seulement le rendement organisationnel, mais aussi la satisfaction au travail et l’engagement affectif des employés. La participation peut revêtir des formes diverses, comme le partage de l’information avec les subalternes, le feedback sur l’évaluation du rendement et la participation des employés à la prise de décisions.
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 | 0.007 | 0.018 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 0.001 |
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".