IT Professionals: To engage or not to engage? That is the question!
Notice bibliographique
Résumé
There is a paucity of literature on IT professionals that specifically emphasizes what influences employee engagement. Employee engagement is described as a positive, work-related state of mind exhibited by high levels of energy, dedication, persistence, and happy absorption (Schaufeli et.al. 2002b) manifested in business growth and profitability (McEwen 1998). Half of all U.S. workers are not fully engaged in their work and some are totally disengaged (Balogun and Johnson, 2004). When compared to the general employee population, lack of engagement is more of an issue for IT employees, (Treadwell & Alexander, 2011) who found that only 26% of IT employees reported full engagement and 22 % admitted to outright disengagement. We examined the behavioral competencies of IT professionals and their relationships and interactions with the organizational environment and employee engagement. We collected survey data from 795 IT professionals (individual contributors and managers) in the United States and Canada. Our results indicate that specific behavioral competencies and are affected differently by distinguishing factors within the organization environment. We reveal how unique attributes of an organization environment affect how one engages in the organization. We discovered that particular controls such as age and gender do have not influence, while other controls such as role type and years of experience do influence engagement.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,009 |
| Communication savante | 0,009 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,003 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».