Help Your Gig Workers Become Their Best Selves: A Self-Actualization Action Framework
Notice bibliographique
Résumé
With organizations moving towards a non-traditional setup, the gig economy is booming like never before. However, the psychological needs of gig workers are often overlooked and thus limited research has been observed in this area. This study explores the importance of fostering self-actualization among company gig workers to increase their productivity, motivation, job satisfaction, and organizational commitment. The purpose of this study is to shed light on why and how organizations should be concerned with drawing in and keeping gig workers who want to realize their full potential by allowing them to do so on the job. Employees who choose to actualize themselves would be happier and more driven, and this would have a significant impact on the calibre of their work with client teams and companies. For this study, a self-developed survey instrument has been used to gain insights into the job satisfaction levels of gig workers. The results indicated that gig workers strongly believe that they are not adequately oriented on company values and long-term strategic plans and that most client companies are unconcerned with providing career track plans to gig workers or upskilling opportunities. The authors, therefore, propose an actualization checklist and framework that would serve to guide managers in retaining and engaging with gig workers to improve their task, team, and organizational engagement and job satisfaction.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».