GENDER DIFFERENCES IN MOTIVATION AND PERFORMANCE:A BIBLIOMETRIC ANALYSIS ON RESEARCH TRENDS
Notice bibliographique
Résumé
Employee motivation and performance are two fundamental factors in achieving organizational goals, among which the importance of how gender differences impact them stands out. This research analyzes the links between the concepts of "motivation," "performance," "gender differences," and "organization" through a bibliometric approach. A total of 137 scientific documents from the last three decades were investigated, outlining a growing interest in this topic. The methodology includes data collection from the Web of Science database, analysis using Biblioshiny, and interpretation of the results. The bibliometric evaluation highlights the increasing academic attention to the subject, with a peak in publications in 2024. Countries such as the US and Canada are at the forefront of international collaborations, while Michigan State University, Aarhus University, and the University of Amsterdam stand out as key institutions in this field. Regarding the content analysis, this difference in motivation based on gender has been observed in several fields (IT, economics, entrepreneurship, etc.), and we have identified the motivating factors for each gender. The theoretical implications focus on the methodological approach to research in organizational management, while the practical implications provide relevant perspectives for managers and researchers interested in developing more inclusive organizational strategies.
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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 | 0,096 | 0,108 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».