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Enregistrement W2494909559 · doi:10.4018/978-1-59140-792-8.ch048

Motivational Gifts Survey

2007· book-chapter· en· W2494909559 sur OpenAlexaff
D. DellaVecchio

Notice bibliographique

RevueIGI Global eBooks · 2007
Typebook-chapter
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueJob Satisfaction and Organizational Behavior
Établissements canadiensRegent College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyBurnoutSocial psychologyApathyScale (ratio)Job satisfactionApplied psychologyClinical psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This Motivational Gifts Survey (MGS) is designed as a seven-scale instrument that measures motivational gifts in order to provide profiles that are useful in person-job fit analysis. The seven factors of the instrument include (a) encouraging, (b) mercy, (c) serving, (d) teaching, (e) perceiving, (f) giving, and (g) ruling. The MGS is the first statistically validated gifts survey of its kind. Organizational leaders can use the results of this survey to better place employees and volunteers in ideal job settings that most fully use a person’s gifts. In addition, the results of this survey can help individuals understand their motivational gifts and how to best use those gifts, which could contribute to a sense of personal effectiveness and satisfaction. Bryant (1991), Bugbee, Cousins and Hybels (1994), Flynn (1974), Fortune and Fortune (1987), as well as Gothard (1986) suggested that motivational gifts are indicators of life purpose, thus valuable to the study of job satisfaction and performance in organizations. It has been proven that there is a relationship between a lack of motivation and an increase in apathy with regard to burnout (Maslach & Jackson, 1984). In support of the relationship between motivational gifts and burnout, Bryant (1991) concluded that people, when using their motivational gifts, may wear out, but they do not burn out.

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)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,074

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0220,008

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,219 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2007
Routes d'admission1
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