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Enregistrement W2987534723 · doi:10.1177/0886368719881278

Revisiting the Use of Cash Rewards in the Workplace: Evidence of Their Differential Impact on Employees’ Experiences in Three Samples Using Self-Determination Theory

2019· article· en· W2987534723 sur OpenAlexafffund
Anaïs Thibault Landry, Jacques Forest, Drea Zigarmi

Notice bibliographique

RevueCompensation & Benefits Review · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMotivation and Self-Concept in Sports
Établissements canadiensUniversité du Québec à MontréalConcordia University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésCashMeaning (existential)PsychologyVariety (cybernetics)Set (abstract data type)Relevance (law)Social psychologyPerceptionEmpirical evidenceQuality (philosophy)Empirical researchMarketingBusinessFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Using self-determination theory, this research sheds light on the role of different subjective, or functional, meanings of cash rewards on employees’ functioning. Based on three samples of workers from across the world in a variety of industries, the current research provides empirical evidence that cash rewards perceived as having an informative meaning positively contribute to their psychological needs, which leads to better functioning, whereas cash rewards perceived as having a controlling meaning negatively contributed to their psychological needs, which is then associated with suboptimal functioning. These findings highlight the theoretical and practical relevance of considering employees’ perceptions to understand the influence of cash reward programs on their commitment, quality of motivation and behaviors in the workplace as well as to better design these programs, including their roll out strategies, if organizations set those in place to drive healthier forms of motivation and commitment.

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)0,008
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,008
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 savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,153
Tête enseignante GPT0,371
Écart entre enseignants0,218 · 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

Citations4
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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