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Enregistrement W4405119311 · doi:10.21275/mr211214024240

Development of Motivational Strategies to Enhance Productivity in Small and Medium Scale Construction Firms in Ghana

2021· article· en· W4405119311 sur OpenAlexaff
Robert Mensah

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Science and Research (IJSR) · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueConstruction Project Management and Performance
Établissements canadiensThinkpath Engineering Services (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProductivityScale (ratio)Industrial organizationBusinessNatural resource economicsEconomicsEconomic growthGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,123
Tête enseignante GPT0,454
Écart entre enseignants0,332 · 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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
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