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Enregistrement W4386350495 · doi:10.53555/sfs.v10i1.1545

Managing Newer Generations In Workplace: Opportunities And Challenges

2023· article· en· W4386350495 sur OpenAlexvenueno aff
Nikita Rai, Vijay Kulkarni

Notice bibliographique

RevueJournal of Survey in Fisheries Sciences · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGenerational Differences and Trends
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWorkforceFlexibility (engineering)Public relationsGeneration yGeneration xWork (physics)BusinessMarketingSociologyPolitical scienceEconomic growthDemographic economicsBaby boomersManagementEngineeringEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A generation refers to all individuals born and living at around the same time, typically 20 to 30 years. In demographics, marketing, and social science, the terms "generation" and "birth/age cohort" are sometimes used interchangeably. Five generations work side by side in today's workforce, making it crucial to create an inclusive culture that meets the varying needs of each age group.(Ozcelik, 2015) Generational cohorts are different due to their stage in the life cycle and historical events. They are viewed as more autonomous, preferring an independent working style, and value flexibility in the workplace. They are sceptic yet accepting of variances in family structures, lifestyles, and racial, ethnic, and national origins. The study focuses on understanding distinct generation cohorts through shared historical and social life events, experiences, values, and belief systems. It reveals that there may be many similarities between the requirements and features of workers from different generations. To meet the needs of employees from diverse generations, managers need to learn how to grasp their expectations and make clear views upon their Challenges and Opportunity faced by these newer generations in workplace. HR managers must develop strategies for hiring, compensating, and inspiring not only the coming Gen Z, current workforce (Generation X and Gen Y workers), and the future workforce (joining the future workforce). Each generation views work differently and behaves as consumers in different ways. The expectations and life experiences of employees from different generations vary in the workplace. This can be particularly difficult for managers who are trying to manage teams made up of employees from various generations. It's important to ensure that everyone enjoys their time at work, not only how to get the most out of your workforce. Stereotyping, Working Styles, Communication Problems, etc are some Typical Generational Issues at Work Places. There are many potential causes for this, including advancements in technology and education. It's critical to recognize and comprehend these distinctions as the workforce becomes increasingly diverse. Because each generation has a unique educational background, they approach problem-solving and making decisions in the workplace differently. Generational differences are major factors in business. This is so that businesses can sell to various groups, which requires them to balance the demands and opinions of those groups' members. Businesses need to be mindful of how the shifting gender and demographic makeup of their clientele may impact their revenue streams and operating costs. We have identified the challenges and opportunity for the newer generation working in the organisation. Also the gaps are identified and few best practices are indicated for managing these upcoming workforce

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,074

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0150,007
Communication savante0,0120,018
Science ouverte0,0030,014
Intégrité de la recherche0,0050,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,002

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 Opus0,535
Tête enseignante GPT0,347
Écart entre enseignants0,188 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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