Intellectual structure of multigenerational workforce and contextualizing work values across generations: a multistage analysis
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This study attempts to understand the research clusters and thematic evolution of the topic generational diversity at workplace, over the period of 2001–2009 and 2010–2018. Furthermore, it attempts to identify the key shifts (and convergence) that have taken place in the value system across generational cohorts. Design/methodology/approach In this context, the first stage of the study involved an in-depth systematic analysis of extant literature on multigenerational workforce between 2001–2009 and 2010–2018 by applying bibliometric analysis. Following an explanatory mix-method approach, the second stage of the study comprised of 32 interviews conducted across generations, exploring the role of ethics at the workplace. Findings It was revealed that during the period 2001–2009, communication and identification of generational characteristics emerged as the major themes. The 2010–2018 period unraveled four themes of research – retaining and engaging millennials through leadership, generational differences in work values, impact of generational differences on organizational-level variables and generational diversity in education and nursing. The outcome from the second stage showed that work values differ across generations with an emphasis on intrinsic work values, and work values have rather deteriorated, with baby boomers possessing stronger work ethics in comparison to the millennials. Finally, an integrated model for multigenerational workforce has been proposed. Research limitations/implications This paper provides significant inputs to the expanding research in the area of work values, as it delves into the principal mechanisms leading to differences in work values among generations. Originality/value Bibliometric analysis, which is a quantitative approach to understanding the intellectual structure of a research topic, has been applied to generational diversity at the workplace. This constitutes a novel attempt that can be bracketed as a pertinent contribution to the field.
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 | 0,009 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».