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Enregistrement W4415543830 · doi:10.1108/jmd-09-2024-0312

Women’s motivation at work in Asian countries: a configuration analysis

2025· article· en· W4415543830 sur OpenAlexaff
Mohamed Osman Shereif Mahdi Abaker, Khalid Khan, Sohana Intasa Siddiqua

Notice bibliographique

RevueJournal of Management Development · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGender Diversity and Inequality
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInclusion (mineral)Qualitative comparative analysisSample (material)Empirical researchQualitative researchPopulationQualitative analysisWork (physics)Work motivation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose The purpose of this study is to present empirical research on women’s motivation, specifically examining the perspectives of married and unmarried women in Asian countries. The study presents empirical findings on women’s motivation by building on Pinder’s (2014) motivational model. This model suggests that motivation stems from both internal (psychological) and external (environmental) influences. We refine and expand this model within a culturally specific Asian context. Design/methodology/approach We collected the primary data from 110 female employees working for UAE/Asian firms. The study examined data using qualitative comparative analysis (QCA), a configurational analysis approach that is an effective research tool for analysing complex causal linkages. Findings Our necessity analysis revealed that career aspirations (CA) ranked highest at 0.787, followed by work–life balance (WLB) at 0.747 and family and social influences (FSI) at 0.739. None of these met the cutoff score of 0.8 needed for inclusion as necessary conditions (Fiss, 2011; Ragin, 2008; Schneider and Wagemann, 2012). However, our sufficiency analysis found that women can feel motivated even without official support at work, especially by factors such as fairness, a balanced life and encouragement from their networks. Research limitations/implications The study’s limitations include the small sample size of 110 female managers from various Asian backgrounds in the UAE and other Asian countries, which may not be representative of the broader population across different regions or sectors. Additionally, the use of the qualitative comparative analysis (QCA) method can restrict the types of insights gained. Future studies should contain longitudinal analyses and larger samples to validate and build on these findings. Practical implications The findings are important to human resource (HR) professionals and policymakers in Asian organisations, especially in the healthcare, finance and technology sectors. HR policies should promote fairness, improve work–life balance and create supportive social environments. Such policies can help female employees feel more motivated at the workplace. Balancing aspiration and work–life creates a strong motivational force. Social implications The study provides valuable information for HR professionals to understand what motivates women in the workplace. Listening to the voices of married and unmarried women is crucial for developing strategies that support career growth and well-being, ultimately promoting gender equality. Originality/value Our findings provide a novel theoretical contribution by refining and expanding Pinder’s (2014) work motivation model using a culturally relevant QCA approach. Pinder’s (2014) motivational model is multidimensional, and we demonstrate that motivation for Asian women is driven by different combinations of social, organisational, and personal factors, which is different from traditional linear models. We found that motivation can still exist without formal support, especially when combined with fairness, strong family and social influences and work–life balance. This suggests that support from informal relationships can also drive motivation, which challenges the idea that structural support is always necessary for motivation. Our study adds to the existing literature on gender studies, enhances understanding of the Asian context, and proposes potential directions for future research.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,006
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0000,003
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,229 · 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
Publié2025
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