MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2028743500 · doi:10.1002/hrm.20418

The effect of primed goals on employee performance: Implications for human resource management

2011· article· en· W2028743500 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueHuman Resource Management · 2011
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueBehavioral Health and Interventions
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSubconsciousPsychologyHuman resource managementSocial psychologySet (abstract data type)Priming (agriculture)Human resourcesApplied psychologyResource (disambiguation)Control (management)Public relationsManagementPolitical scienceComputer scienceEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Overwhelming evidence in the behavioral sciences shows that consciously set goals can increase an employee's performance. Thus, HR professionals have had little, if any, reason to be interested in subconscious processes. In the past decade, however, laboratory experiments by social psychologists have shown that goals can be primed. That is, people's behavior is affected by goals of which they are unaware. Because a conscious goal consumes cognitive resources, this finding has important implications for employee efficiency in the workplace. This paper discusses the results of priming a performance goal in two organizational settings. Call center employees who were primed using a photograph of a woman winning a race raised significantly more money from donors than those who were randomly assigned to a control group. A meta‐analysis revealed that a photograph can prime the subconscious to increase job performance. The results of the present study demonstrate that subconscious motivation is a concept worthy of exploration for both human resource scholars and practitioners. © 2011 Wiley Periodicals, Inc.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,654
Score d'incertitude au seuil0,917

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,088
Tête enseignante GPT0,397
Écart entre enseignants0,309 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle