ENDÜSTRI ILIŞKILERI IKLIMININ ÇALIŞAN PERFORMANSINA ETKISINDE YÖNETIME GÜVENIN ARACILIK ROLÜ: NEVŞEHIR ILI KAMU ÇALIŞANLARI ÖRNEĞI
Bibliographic record
Abstract
Literatürde, işçiler, işçi sendikaları ve işletme yönetimi arasındaki karşılıklı ilişkilerin niteliğini yansıtan endüstri ilişkileri ikliminin, çalışanların iş çıktıları üzerindeki olumlu ya da olumsuz etkilerine ilişkin tartışmalar devam etmektedir. Aslında bu durum, genelde sendikanın örgütün yönetimi ile çatışmacı ya da işbirlikçi bir ilişkisi içinde olmasına bağlı olarak değişebilmektedir. Bu çalışmada yönetimde güven aracılığıyla endüstri ilişkileri ikliminin işgörenlerin performansına etkisi araştırılmıştır. Daha spesifik olarak, yönetime güven yoluyla çalışanların sendikalarının yönetim ile yapıcı bir ilişkiye sahip olmasının performansı destekleyip desteklemediği incelenmiştir. Bu araştırma, çalışanların endüstri ilişkileri iklimine yönelik algılarının performanslarını nasıl etkilediğini belirleyerek ve sendikaların işgörenlerin performansını nasıl etkilediğine ilikin araştırmacıların anlayışını geliştirerek literatüre katkıda bulunmaktadır. Çalışmada veriler, Milli Eğitim Bakanlığına bağlı 416 kamu çalışanından anket tekniği yardımıyla elde edilmiştir. Araştırmada ölçeklerin güvenilirlik ve geçerliliklerini test etmek için AMOS yardımıyla Doğrulayıcı Faktör Analizi yapılmış ve doğrudan etkiler ve aracılık etkiyi test etmek için SPSS PROCESS makrosundan yararlanılmıştır. Araştırma bulgularına göre, endüstri ilişkileri iklimi çalışan performansını anlamlı ve olumlu yönde etkilemektedir. Ayrıca, yönetime duyulan güvenin endüstri ilişkileri iklimi ile çalışan performansı arasındaki ilişkide aracılık rolü üstlendiği belirlenmiştir.
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 | 0.003 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.030 | 0.008 |
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".