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Record W2904450863 · doi:10.3917/risa.844.0773

Participation des employés, motivation de la fonction publique et perception du rendement organisationnel : mise à l’essai d’un nouveau modèle

2018· article· fr· W2904450863 on OpenAlexaff
Fanhua Qi, Weijie Wang

Bibliographic record

VenueRevue Internationale des Sciences Administratives · 2018
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicPublic Policy and Administration Research
Canadian institutionsMusée de la Civilisation
Fundersnot available
KeywordsPolitical scienceHumanitiesPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.005
metaresearch head score (Gemma)0.004
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Scholarly communication, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesScience and technology studies
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Theoretical or conceptual · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.628
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0050.004
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0030.010
Scholarly communication0.0010.003
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.000

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.

Opus teacher head0.169
GPT teacher head0.422
Teacher spread0.253 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designTheoretical or conceptual
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

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Published2018
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