What inspires Career Professionals in Ontario's Non-Profit Employment Agencies to Remain Intrinsically Motivated?
Notice bibliographique
Résumé
This exploratory case study sought to find out what motivates career professionals in Ontario’s non-profit employment agencies to reach and exceed their pre-set targets. Unlike profit-earning organizations, career professionals of non-profit employment agencies in Ontario do not get any additional financial incentives for exceeding their targets of helping job seekers find sustainable employment. In this study, seven mid-level managers and seven career professionals of non-profit employment agencies were interviewed. The research used a transformative learning theory lens (Mezirow, 1991), and also an interpretivist framework (Merriam, 1998) to understand the data. A semi-structured interview format was used for the oneon-one interviews. Additional data were collected via document perusal, field notes, and the researcher’s reflective journals. The data were coded and analyzed thematically using a content analysis method. Triangulation and member-checking were performed for ensuring reliability of data (Yin, 2009). The study suggests that the career professionals of the seven non-profit employment agencies are by and large, intrinsically motivated, and three of their key motivators are “passion for their jobs”, “empathy for the clients” and “changing other people’s lives” in a positive way
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».