The Effects of Demographic Characteristics on Employees’ Motivation to Participate in the In-Service Training Courses based on the Modified Expectancy Theory
Notice bibliographique
Résumé
Modified expectancy theory provided a useful framework for assessing employee behavior in learning, decision-making, and motivation. The purpose of current study is to determine the effects of demographic characteristics on employees’ motivation based on the modified expectancy theory. Population was the employees of National Iranian Oil Products Distribution Company in Isfahan and Kurdistan. Multivariate analysis of variance (MANOVA) was used for data analysis. Finding reveals that the type of employment influences expectancy, intrinsic instrumentality, extrinsic valence, and motivation of employees for participating in the in-service training courses in the oil industry setting. Additionally, employee’s education influenced widely extrinsic instrumentality. Key words: Modified expectancy theory; Demographic characteristics; Motivation Resume: La theorie de l'esperance de modification/de la mise a jour a fourni un cadre utile pour evaluer le comportement des employes dans l'apprentissage, la prise de decision, et la motivation. Le but de l'etude presente est de determiner les effets des caracteristiques demographiques sur la motivation des salaries fondee sur la theorie de l'esperance de modification. Les sujets d'etude sont les employes de la Compagnie nationale iranienne de la distribution des produits petroliers a Ispahan et Kurdistan. L'analyse multivariee de la variance (ANMDVA) a ete utilisee pour l'analyse des donnees. Le resultat revele que le type d'emploi influe sur l'esperance, l'instrumentalite intrinseque, la valence extrinseque, et la motivation des employes a participer aux cours de formation en service dans le cadre de l'industrie petroliere. De plus, la formation des employes a une grande influence sur l'instrumentalite extrinseque. Mots-cles: Theorie de l'esperance de modification; Caracteristiques demographiques; Motivation
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».