Development of Motivational Strategies to Enhance Productivity in Small and Medium Scale Construction Firms in Ghana
Notice bibliographique
Résumé
The study sought to recommends and quantifies the effect of the effective motivational strategies on the productivity of small and medium scale construction firms in Ghana. Also to develop a framework for motivating employee of small and medium construction firms. Data collection was through well structured questionnaire administered to 164 respondents selected through simple random and systematic sampling techniques. The methods of analysis used were descriptive statistics and production function analysis using the Ordinary Least Square (OLS) criterion to estimate the parameters of the production function. The result showed that, majority of the respondents, 21% said job security was the most important driving force in their life so long as job is concern. Besides, it was realised that, an increase in the level of some motivational strategies: Job security, Opportunity for further studies, Employers? good relationship with employees, Involving employees in decision making and Employers? recognition of employees will improve productivity by 0.0255, 0.0342, 0.073, 0.067 and 0.036 respectively. A model for motivating employees was also developed base on the results. Workers of all organisations need to be motivated to facilitate their input towards the attainment of organisational goals. Construction workers like all other worker groups need this sort of motivation to enable them give off their best. It?s incumbent upon management to be able to identify superior performances and reward them accordingly. This would lead to greater effort towards goal attainment.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».