Playing in the backstore: interface gamification increases warehousing workforce engagement
Notice bibliographique
Résumé
Purpose In a warehouse setting, where hourly workers performing manual tasks account for more than half of total warehouse expenditure, a lack of employee engagement has been directly linked to company performance. In this article, the authors present a laboratory experiment in which two gamification elements, goal setting and feedback, are implemented in a wearable warehouse management system (WMS) interface to examine their effect on user engagement and performance in an item picking task. Both implicit (neurophysiological) and explicit (self-reported) measures of engagement are used, allowing for a richer understanding of the user's perceived and physiological state. Design/methodology/approach This experiment uses a within-subject design. Two experimental factors, goals and feedback, are manipulated, leading to three conditions: no gamification condition, self-set goals and feedback and assigned goals and feedback. Twenty-one subjects participated (mean age = 24.2, SD = 2.2). Findings This article demonstrates that gamification can successfully increase employee engagement, at least in the short-term. The integration of self-set goals and feedback game elements has the greatest potential to generate long-term intrinsic motivation and meaningful engagement, leading to greater employee engagement and performance. Originality/value This article explores the underlying effects of gamification through two of the most prominent motivational theories (self-determination theory [SDT] and goal-setting theory) and one of the leading employee engagement models (job demands-resource model [JD-R[ model). This provides a theory-rich interpretation of the data, which allows to uncover the motivational pathways by which gamification affects engagement and performance.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».