Newcomers’ motivation profiles: a review and longitudinal investigation
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.
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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 | 0,006 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».