Notice bibliographique
Résumé
Purpose In 2006, Saks (2006) published one of the first empirical studies of the antecedents and consequences of employee engagement. Since then dozens of studies on engagement have been published and most of them have used the Utrecht Work Engagement Scale (UWES) to measure work engagement. The purpose of this paper is to revisit Saks (2006) to try and address some issues that have arisen during the last ten years and to assess the generalizability of his findings and model using the UWES measure of work engagement and single-item measures of job and organization engagement. Design/methodology/approach Additional analyses was conducted using the data from Saks (2006) including measures of each job characteristic, the use of the UWES measure of work engagement, and single-item general measures of job engagement and organization engagement. In addition, a review of engagement research was conducted as well as research that used Saks’ (2006) measures of job engagement and organization engagement. Findings The results indicate that skill variety is the main job characteristic that predicts job engagement. The results of the analysis using the UWES measure of work engagement found that job characteristics and perceived organizational support are significant predictors of work engagement, and work engagement predicts job satisfaction, organizational commitment, organizational citizenship behavior and intentions to quit and mediates the relationship between the antecedents and the consequences. Similar results were found using the single-item measures of job engagement and organization engagement. A review of the engagement literature indicates general support for the Saks (2006) model of the antecedents and consequences of employee engagement and for his measures of job and organization engagement. A revised and updated model is provided with additional antecedents and consequences. Practical implications The results indicate that organizations can drive employee engagement by focusing on skill variety as well as providing social support, rewards and recognition, procedural and distributive fairness, and opportunities for learning and development. In addition, organizations can assess employee engagement more frequently and easily by using single-item measures of job and organization engagement. Originality/value This paper provides an update and revision of the Saks (2006) model of employee engagement and suggests that the main findings are similar when using the UWES measure of work engagement and single-item general measures of job engagement and organization engagement.
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 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 | 0,007 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 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 ».