مطالعات رفتار سازمانی

مطالعات رفتار سازمانی

طراحی مدلی به منظور شناسایی شاخص‌های استرس شغلی در دوره پاندومی کووید 19 با رویکرد شبکه عصبی مصنوعی (مورد مطالعه: کارکنان صنعت حمل و نقل هوایی)

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان
1 دانشجوی دکتری، گروه مدیریت دولتی، دانشکده مدیریت و اقتصاد، دانشگاه آزاد اسلامی، واحد علوم و تحقیقات، تهران، ایران
2 دانشیار گروه مدیریت صنعتی، دانشکده کسب‌وکار و اقتصاد، دانشگاه خلیج فارس بوشهر، ایران (نویسنده مسئول)
3 دانشیار مرکز مطالعات مدیریت و توسعه فناوری، دانشگاه تربیت مدرس، تهران، ایران
4 استاد گروه مدیریت دولتی، دانشکده مدیریت و اقتصاد، دانشگاه آزاد اسلامی، واحد علوم و تحقیقات، تهران، ایران
چکیده
هدف این پژوهش، یافتن شاخص‌های پراهمیت در ایجاد استرس شغلی کارکنان صنعت حمل و نقل هوایی کشور در دوران کرونا بوده است. این تحقیق از لحاظ هدف، توسعه‌ای-کاربردی، از حیث نحوه گردآوری داده‌ها از نوع پژوهش‌های توصیفی به شیوه پیمایشی و از نظر نوع داده‌های گردآوری شده، کمی است. جامعه آماری پژوهش را 1420 نفر از کارکنان شاغل در بخش ستاد صنعت حمل و نقل هوایی ایران تشکیل دادند که با روش نمونه‌گیری تصادفی ساده 312 نفر از آنها برای نمونه انتخاب شدند. ابزار گردآوری داده‌های این پژوهش، پرسشنامه محقق-ساخته و مشتمل بر 126 سوال تخصصی در راستای متغیرهای پژوهش بوده است که براساس طیف پنج گزینه‌ای لیکرت طراحی شده‌اند. نتایج پژوهش نشان داد ابعاد محیط کاری، سن و تجربه عامل‌های مهم در ایجاد استرس شغلی کارکنان صنعت حمل و نقل هوایی در دوره پاندومی کووید 19 هستند و از تعداد 126 شاخص معرفی شده، تعداد 43 شاخص مستقل فعال در پیش‌بینی رفتار استرس شغلی موفق عمل کرده و مهم می‌باشند. لذا به مدیران صنعت حمل و نقل هوایی پیشنهاد می‌گردد با تقویت زمینه آموزش و آمادگی تخصصی اقدام موثری برای کاهش فشار روانی کارکنان داشته باشند و با حمایت سازمانی تلاش کنند شرایط کاری ایمنی را برای کارکنان فراهم نمایند.
کلیدواژه‌ها
موضوعات

عنوان مقاله English

Designing a Model for Identifying Job Stress Indicators in COVID 19 Pandemic Course with Artificial Neural Network Approach (Case Study: Air Transport Industry Employees)

نویسندگان English

Reza Ghorbani 1
Hamid Shahbandarzadeh 2
Mahdy Mortazavi 3
Ali Akbar Farhangi 4
1 Department of Public Administration, Faculty of Management and Economic, Islamic Azad University, Science and Research Branch, Tehran, Iran
2 Department of Industrial Management, Faculty of Business and Economics, Persian Gulf University, Bushehr, Iran
3 Associate Professor at the Research Center of Management & Productivity Studies Center, Faculty of Management and Economic, Tarbiat Modares University, tehran, Iran
4 Department of Public Administration, Faculty of Management and Economic, Islamic Azad University, Science and Research Branch, Tehran, Iran
چکیده English

The aim of this research was to find the most important indicators in creating job stress of country's air transport industry employees during the Corona era. This research is developmental-applicative in terms of purpose, in terms of data collection method, it is a descriptive survey type research and in terms of data collected type, it is quantitative. The statistical population of research was made up of 1420 working employees in headquarters department of Iran's air transport industry, of which 312 were selected as a sample by simple random sampling. The data collection tool of this research was a researcher-made questionnaire consisting of 126 specialized questions in line with the research variables, which were designed based on the five-choice Likert scale. The results showed that the dimensions of work environment, age and experience are important factors in creating job stress among air transport industry employees during the covid-19 pandemic, and from the number of 126 introduced indicators, 43 active independent indicators have succeeded in predicting job stress behavior and are important. Therefore, it is suggested to the managers of the air transport industry to take effective measures to reduce the psychological pressure of employees by strengthening the field of training and specialized preparation and to try to provide safe working conditions for employees with organizational support.

کلیدواژه‌ها English

Job Stress"
Artificial Neural Network"
"
Covid 19 pandemic"
رضایی نیارکی، فروزان (1401)، بررسی تأثیر ویروس کرونا بر صنعت حمل‌ونقل هوایی در جهان، آکادمی مدیریت هوانوردی آنا.
عسگرنژاد نوری، باقر؛ زارعی، قاسم؛ بشیرخداپرستی، رامین؛ صائب­نیا، سمیه و ناظراصل، امین (1399)، بررسی تأثیر قابلیت­های بازاریابی و استراتژی­های بازاریابی بر عملکرد تجاری شرکت­های صادراتی (موردمطالعه: صنعت شکلات در شهر تبریز). مدیریت کسب‌وکار بین­المللی، دوره 3، شماره 3:
65-87.
کشاورزی، سعید؛ فرضی، شهرام و فرامرزیان، مصطفی (1401)، مطالعه پیامدهای اجتماعی روان­شناختی وضعیت همه­گیری کرونا در سازمان­های دولتی: نقش تعدیل­کننده حمایت مسئولانه سازمان (موردمطالعه: کارکنان مجتمع گاز پارس جنوبی)، مطالعات و تحقیقات اجتماعی در ایران، دوره 11، شماره 1: 29-51.
کلبی­ها، امیر و سلیمانی، مریم (1398)، تأثیر انطباق­پذیری مسیر شغلی بر تمایل به ترک شغل کارکنان با درنظرگرفتن نقش میانجی سریالی متغیرهای رضایت شغلی و استرس شغلی، فصلنامه مطالعات رفتار سازمانی، دوره 8، شماره 3: 113-151.
کوشکی جهرمی، علی‌رضا (1401)، آینده­پژوهی رفتار سازمانی با رویکرد سناریونگاری باتوجه‌به بحران ویروس کرونا، فصلنامه مطالعات رفتار سازمانی، دوره 11، شماره 1: 1-30.
گرامی، قاسم و قربانی، ابراهیم (1396)، بررسی تأثیر استرس شغلی و تعهد سازمانی بر سلامت شغلی (موردمطالعه: کارکنان پلیس اطلاعات فرماندهی انتظامی استان آذربایجان غربی)، فصلنامه علمی منابع انسانی ناجا، دوره 8، شماره 50: 9-44. 
مهدی‌زاده، متینه؛ فرحبخش، کیومرث و نعیمی، ابراهیم (1401)، استرس ادراک­شده زنان کادر درمان در دوران شیوع کرونا، مجله تحقیقات علوم رفتاری، دوره 20، شماره 1: 123-136.
یعقوبی، ابوالقاسم؛ عروقی موفق، اکبر و صفری، ندا (1401)، پیش­بینی استرس ناشی از کرونا براساس راهبردهای مقابله با استرس، کیفیت زندگی و بهزیستی روان‌شناختی پرستاران، فصلنامه مدیریت پرستاری، دوره 11، شماره 1: 10-20.
 
یوسفی، ناصر؛ نصیری هانیس، غفار و جعفری، محمد (1397)، بررسی رابطۀ جو سازمانی، استرس شغلی و تعلق شغلی با سلامت روان­شناختی و معنوی کارکنان زندان­های استان کردستان، فصلنامه مطالعات رفتار سازمانی، دوره 7، شماره 4: 281-315.
Reference
Chen, C. C., Zou, S. S., & Chen, M. H. (2022). The fear of being infected and fired: Examining the dual job stressors of hospitality employees during COVID-19. International Journal of Hospitality Management, 102, 103-131.
Cochran, W. G. (1977). Sampling techniques. John Wiley & Sons.
Fakhari, A., Shalchi, B., Rahimi, V. A., Sadeh, R. N., Lak, E., Najafi, A., & Shayeghanmehr, A. (2023). Mental health literacy and COVID-19 related stress: The mediating role of healthy lifestyle in Tabriz. Heliyon, 9(7), 1-9.
García-Morales, J., Cervantes-Bobadilla, M., Hernández-Pérez, J. A., Saavedra-Benítez, Y. I., Adam-Medina, M., & Guerrero-Ramírez, G. V. (2022). Inverse artificial neural network control design for a double tube heat exchanger. Case Studies in Thermal Engineering, 34, 102075.
Hou, Y., Hou, W., Zhang, Y., Liu, W., & Chen, A. (2022). Relationship between working stress and anxiety of medical workers in the COVID-19 situation: A moderated mediation model. Journal of affective disorders, 297, 314-320.
Jiang, H., Xi, Z., Rahman, A. A., & Zhang, X. (2020). Prediction of output power with artificial neural network using extended datasets for Stirling engines. Applied Energy, 271, 115-123.
Kwak, G. H., Baek, S. H., & Kwak, E. J. (2023). Effects of the COVID-19 pandemic on senior dental students in Korea: Examining stress, burnout, and depression. Journal of Dental Sciences, 1-10.
Mäntymäki, M., Islam, A. N., Turel, O., & Dhir, A. (2022). Coping with pandemics using social network sites: A psychological detachment perspective to COVID-19 stressors. Technological Forecasting and Social Change, 179, 121660.
McLaughlin, K. A., Rosen, M. L., Kasparek, S. W., & Rodman, A. M. (2022). Stress-related psychopathology during the COVID-19 pandemic. Behaviour research and therapy, 154, 104-121.
Ménard, A. D., Soucie, K., Freeman, L. A., & Ralph, J. L. (2022). "My problems aren't severe enough to seek help": Stress levels and use of mental health supports by Canadian hospital employees during the COVID-19 pandemic. Health Policy, 126(2), 106-111.
Oruh, E. S., & Dibia, C. (2020). Employee stress and the implication of high-power distance culture: empirical evidence from Nigeria's employment terrain. Employee Relations: The International Journal, 42(6), 1381-1400.
Peng, B., Tong, L., Yan, D., & Huo, W. (2022). Experimental research and artificial neural network prediction of free piston expander-linear generator. Energy Reports, 8, 1966-1978.
Pradhan, R. K., Jandu, K., Panda, M., Hati, L., & Mallick, M. (2022). In pursuit of happiness at work: exploring the role of psychological capital and coping in managing COVID-19 stress among Indian employees. Journal of Asia Business Studies, 16(6), 850-867.
Restubog, S. L. D., Ocampo, A. C. G., & Wang, L. (2020). Taking control amidst the chaos: Emotion regulation during the COVID-19 pandemic. Journal of vocational behavior, 119, 103440.
Salami, Z., Mozaffari, N., & Mohammadi, M. A. (2023). Perceived stress and coping strategies among emergency department nurses and emergency medical services staff during the fifth wave of COVID-19 in Iran: A cross-sectional correlational study. International Journal of Africa Nursing Sciences, 18, 100572.
Shammi, M., Bodrud-Doza, M., Islam, A. R. M. T., & Rahman, M. M. (2020). COVID-19 pandemic, socioeconomic crisis and human stress in resource-limited settings: a case from Bangladesh. Heliyon, 6(5), e04063.
Yilmaz, A. N., Derya, Y. A., Altiparmak, S., Cihan, E. G., & Öztaş, H. G. (2022). Investigating the relationship between the depression levels of midwives and nurses and their emotional labor and secondary traumatic stress levels in the COVID-19 pandemic period with structural equation modelling. Archives of Psychiatric Nursing, 40, 60-67.
Yu, J., Park, J., & Hyun, S. S. (2021). Impacts of the COVID-19 pandemic on employees’ work stress, well-being, mental health, organizational citizenship behavior, and employee-customer identification. Journal of Hospitality Marketing & Management, 30(5), 529-548.
Zacharis, N. Z. (2016). Predicting student academic performance in blended learning using artificial neural networks. International Journal of Artificial Intelligence and Applications, 7(5), 17-29.