MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4206356967 · doi:10.3390/su14010484

What Can Motivate Me to Keep Working? Analysis of Older Finance Professionals’ Discourse Using Self-Determination Theory

2022· article· en· W4206356967 sur OpenAlexafffund
Sylvie St‐Onge, Marie-Ève Beauchamp Legault

Notice bibliographique

RevueSustainability · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueRetirement, Disability, and Employment
Établissements canadiensHEC Montréal
Organismes subventionnairesHEC MontréalSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaMitacs
Mots-clésEmployabilityAutonomySelf-determination theoryCompetence (human resources)Context (archaeology)PopulationPsychologyPerspective (graphical)Public relationsSociologySocial psychologyPolitical sciencePedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The twin issues of population aging and critical talent shortages induce employers to encourage older workers to prolong their professional lives. Over the past two decades, studies have mainly examined which human resources practices influence older workers’ ability, motivation, and opportunity to continue working. Our conceptual lens rest on self-determination theory (SDT). This study explores how older professionals in the financial services sector may see how three psychological needs (i.e., autonomy, competence, and relatedness) are satisfied or frustrated through various management practices such as monetary rewards, benefits, career development, and work content and context. Our interviews with older finance professionals also show the relevance of a fourth need, beneficence, to understand their decision to continue to work. Results of this study are likely to be significant at both managerial and societal levels in the perspective of sustainable development or employability.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,283
Score d'incertitude au seuil0,837

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,066
Tête enseignante GPT0,427
Écart entre enseignants0,361 · 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 tête enseignante, 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

Citations13
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueSustainabilityMême sujetRetirement, Disability, and EmploymentTravaux en français237 207