Notice bibliographique
Résumé
In this article, I argue for the position that self-identity is a function of a good motivational model. Employee motivational models have a bearing on organisational performance and growth. While I am aware that various motivational models influence employee performance in the workplace, my view is that not enough education has been provided for employees to understand how their performance can be further enhanced. This article therefore presents propositions of a self-identity motivational model as a theoretical model. The propositions were developed from a study that adopted a pragmatic paradigm and a mixed methods research approach and a case study research design. The main purpose of the study was to investigate employees’ perceptions of their motivational models at selected government primary teacher-education colleges in Zimbabwe. Convenience and purposive sampling methods were used in selecting three primary teacher-education colleges and eleven lecturers. For triangulation purposes, document analysis, open-ended questionnaire, reflective journals, semi-structured face-to-face interviews and focus group discussion were used as data generation/production instruments. Emails and zoom platform were used since the study was carried out during Covid-19 era. Data that were gathered were analysed through guided analysis and a thematic approach. Furthermore, in order to ensure trustworthiness, issues of dependability, confirmability, credibility and transferability were considered in this study. In addition, ethical issues were employed, such as use of consent letters, anonymity and withdrawals. The study concluded that, employees ought to develop self-identity that would help them to become self-actualised; and become permanently motivated even beyond the workplace.
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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 | 0,008 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,007 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».