Self-Determination Theory Can Help You Generate Performance and Well-Being in the Workplace: A Review of the Literature
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.
Notice bibliographique
Résumé
The Problem According to self-determination theory (SDT), employees can experience different types of motivation with respect to their work. The presence of the different types of motivation is important given that, compared with controlled regulation (introjected and extrinsic motivation), autonomous regulation (intrinsic and identified motivation) leads to a host of positive individual and organizational outcomes. Despite this empirically validated phenomenon, managers remain unaware of the outcomes of motivation in the workplace and of the practices that can foster autonomous regulation through psychological need satisfaction. The focus of the article will be to review relevant literature to reveal the benefits that SDT principles can bring to the workplace. The Solution Managers are encouraged to promote autonomous regulation first by assessing their employees’ motivation for a particular outcome and by structuring three elements of the work environment (job design, interpersonal relationships/leadership, and compensation) in such a way as to facilitate need satisfaction (autonomy, competence, and relatedness). Some questions we try to answer are as follows: What are the outcomes of different motivation types in the workplace? Why are an employee’s basic psychological needs important to consider? What kinds of tools are available to assess employees’ motivation with regard to their work? Which work practices are likely to encourage autonomous regulation? The Stakeholders Employees, managers (individuals in direct contact with employees), leaders (individuals who oftentimes are in a position to influence organizational strategies and processes) and human resource development (HRD) practitioners interested in stimulating optimal functioning at work.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle