Notice bibliographique
Résumé
Employee engagement has become one of the most popular topics in management. In less than 10 years, there have been dozens of studies published on employee engagement as well as several meta‐analyses. However, there continue to be concerns about the meaning, measurement, and theory of employee engagement. In this article, we review these concerns as well as research in an attempt to determine what we have learned about employee engagement. We then offer a theory of employee engagement that reconciles and integrates Kahn's ( ) theory of engagement and the Job Demands–Resources (JD‐R) model (Bakker & Demerouti, ). We conclude that there continues to be a lack of consensus on the meaning of employee engagement as well as concerns about the validity of the most popular measure of employee engagement. Furthermore, it is difficult to make causal conclusions about the antecedents and consequences of employee engagement due to a number of research limitations. Thus, there remain many unanswered questions and much more to do if we are to develop a science and theory of employee engagement.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,018 | 0,088 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,009 |
| Communication savante | 0,010 | 0,025 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».