Do “one-size” employment policies fit all young workers? Heterogeneity in work attribute preferences among the Millennial generation
Notice bibliographique
Résumé
There has been a stream of research that explores how the present generation of workers (i.e., Millennials) may be different from previous generations (e.g., Baby Boomers and Gen Xers). This line of research often considers Millennials as homogeneous and concludes any differences to be “generational effects.” However, it is unlikely for a generation, which spans almost 20 years, to be uniformly homogeneous with respect to their work values and attitudes. Findings on generational differences conducted in the United States are also often generalized to other countries, ignoring the potential for national influences. In this regard, we apply a multi-method approach using three samples to demonstrate that there are differences within the Millennial generation that affect work values, preferences for work/life balance, and attraction to employer attributes. Specifically, we focus on the heterogeneity resulting from differences in age, gender, relationship status, and nationality. Our results suggest that Millennials are not as homogeneous as we assumed, and this can limit the effectiveness of managerial policies designed to improve individual and work outcomes for an entire generation of workers. Our study demonstrates that it is important for us to understand how individual, relational, and contextual factors may contribute to the heterogeneity within a generation. JEL CLASSIFICATION M12, M14, M54
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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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».