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Enregistrement W2336799315 · doi:10.20472/iac.2016.021.025

INFLUENCES ON EMPLOYEE REWARD STRATEGIES IN INTERNATIONAL ORGANIZATIONS

2016· preprint· en· W2336799315 sur OpenAlexaff
Carolan McLarney, James T. Hansen

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueRegional Development and Management Studies
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaslow's hierarchy of needsHofstede's cultural dimensions theoryUncertainty avoidanceIndividualismPsychologySocial psychologyConformityMarketingEmployee motivationCollectivismPublic relationsBusinessPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It is of great importance that organizations seek to have a stable, productive, and motivated workforce.The primary way to accomplish this is through effective reward strategies to compensate employees for their efforts.The challenge for the global organization is to ensure that the rewards offered provide motivation for employees and generate workplace commitment, regardless of location.Three notable influences on reward strategies were summarized, the first being Maslow's Hierarchy of Needs.Maslow stated that all people have the same needs and are motivated to fulfill these needs as they increase in complexity (Maslow, 1943, p. 370).The second influence was Herzberg's two factor theory, which identified two factors that provide motivation for employees, motivators (job growth, advancement) and hygiene factors (policies, compensation) (Herzberg, 1968, p. 56).The final influence studied was culture, which emphasized Hofstede's cultural dimensions: power distance, individualism versus collectivism, masculinity versus femininity, uncertainty avoidance, long term orientation, and indulgence versus restraint (Hofstede, 1994, pp.2-5; Hofstede, Hofstede, & Minkov, 2010, p. 281).The evidence showed that using these influences as indicators along with other factors noted in research, such as organizational goals and demographic employee data, will enable a company to make a more balanced decision with respect to international employee reward strategies.Thus, a variety of factors must be considered when creating or revising reward strategies to ensure that irrespective of location, employees will be motivated by the rewards.Three examples were noted of companies who have faced the challenge of implementing an international reward strategy.Both Colgate-Palmolive and RBC were found to have completed analysis with their reward strategies to ensure their international policies were motivating for staff.Lincoln-Electric was identified as a company who failed in their international reward strategy; they incorrectly assumed the rewards that worked in the U.S. would work overseas, which contributed to losses in their European division and required drastic efforts to correct (Hastings, 1999, p. 171).To support leaders in these decisions, a model for assessing reward strategies in the international environment was presented and discussed.Leaders will find the model useful, as it consolidates the key influences that must be considered when reviewing international reward strategies and can be customized to include additional factors as required.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0050,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,213 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
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