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Enregistrement W2594197404 · doi:10.1002/hrm.21845

Disability status, individual variable pay, and pay satisfaction: Does relational and institutional trust make a difference?

2017· article· en· W2594197404 sur OpenAlexaff
Amanda Shantz, Jing Wang, Amina Malik

Notice bibliographique

RevueHuman Resource Management · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueJob Satisfaction and Organizational Behavior
Établissements canadiensTrent UniversityYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)Multilevel modelBusinessWork (physics)Job satisfactionVariable (mathematics)Public relationsPsychologyMarketingSocial psychologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although prior research suggests that disabled employees have different needs in the context of some HRM practices, we know little about their reactions to reward systems. We address this gap in the literature by testing a model using the 2011 British Workplace Employee Relations Survey (disabled employees,n= 1,251; nondisabled employees,n= 9,959; workplaces,n= 1,806) and find that disabled employees report lower levels of pay satisfaction than nondisabled employees, and when compensated based on individual performance, the difference in pay satisfaction is larger. We suggest that relational (derived from trust in management) and institutional (derived from firm‐wide policies and HRM practices, both intended to provide equitable treatment to disabled employees) forms of trust play important roles. The results of multilevel analyses show that when trust in management is high, the difference in pay satisfaction under variable pay is reduced. We find just the opposite for employees who work in organizations with a formal disability policy butwithoutsupportive HRM practices; the gap in pay satisfaction is exacerbated. However, the combination of the presence of a firm‐wide policyandHRM practices reduced the difference in pay satisfaction. Implications of the findings for theory, future research, and management practice are discussed.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,221 · 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

Citations35
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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