Newcomers’ motivation profiles: a review and longitudinal investigation
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Anchored in a comprehensive review of person-centred research on work motivation profiles, this study sought to validate theoretical scenarios likely to drive employees’ work motivation. Relying on a longitudinal sample of 865 Canadian employees who started their job within the last six months, we assessed newcomers’ motivational profiles, and their within-sample (generalizability over time) and within-person (profile membership and transitions) stability over a six-month interval. We then assessed associations between these profiles, need supportive and need thwarting work conditions (predictors), and outcomes (turnover intention, emotional exhaustion, job engagement, and performance). Our results revealed five profiles (Weakly Motivated Value-Driven, Self-Determined Value-Driven, Weakly Motivated/Amotivated, Strongly Motivated, and Self-Determined Hedonist), mainly consistent with the proposed scenarios. We also found that participants reporting more need supportive behaviours were more likely to belong to the Strongly Motivated and Self-Determined Hedonist profiles, while those reporting more need thwarting behaviours were more likely to belong to the Weakly Motivated Value-Driven, Self-Determined Value-Driven, and Weakly Motivated/Amotivated profiles. Finally, whereas more self-determined profiles tended to report more adaptive outcomes (i.e. lower emotional exhaustion and turnover intention, and higher job engagement and performance), results also revealed unexpectedly high levels of emotional exhaustion and turnover intention among the Strongly Motivated profile.
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.
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 | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 découle