A Longitudinal Investigation of the Changes in Work Motivation and Employees’ Psychological Health
Notice bibliographique
Résumé
Organizations strive to motivate employees to thrive at work. However, employees’ motivation is likely to vary over a short period (e.g., a few months) to cope with the routine dynamics of organizations’ activities. These motivation dynamics covary with employees’ affective, cognitive, and behavioral outcomes in the workplace. Moreover, employees’ psychological health, a multidimensional concept focused on the individual’s well/ill-being simultaneously, changes over time. Using the integrated theoretical frameworks of self-determination theory (SDT) and the hierarchical model of self-determined motivation (H-SDT), this research sought to examine the motivational changes following the dual-path model. In particular, this work sought to unpack the temporal dynamics in employees’ subjective well/ill-beings predicted by the changes in basic needs satisfaction/frustration through autonomous/controlled motivation, while considering the characteristics of people’s general causality orientations (trait-level motivation). Over four months, longitudinal field data were collected from the employees in several private small businesses in the consumer product retail industry. Latent growth modeling (LGM) results supported the positive dual relations between the changes in employees’ psychological health and basic psychological needs satisfaction/frustration, but neither the changes of autonomous/controlled work motivation nor the indirect change paths via autonomous/controlled work motivation were significant. Finally, we discussed the theoretical and practical implications of the findings. Limitations and possible future research directions to further this line of research on the dynamic of work motivation were also summarized.
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 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».