Factors Influencing Employee Performance on Flexible Working for a Sales Function within an Organisation
Notice bibliographique
Résumé
This research paper aims at identifying employee performance factors for a sales function within an organisation looking to adapt a flexible working model. With the rise of demand of flexible working during COVID 19, we have seen that some organisations have already started working on implementing this approach. However, some organisations believe it’s important but have yet to roll this model out to their employees. As the approach to flexible working has become a wide topic, several studies have attempted to measure the impact on flexible working within an organisation with limited studies on how flexible working effects a certain function within an organisation. This study uses a qualitative approach to identify employee performance factors needed within a sales function to help measure performance while adapting a flexible working model. Although the original plan was to conduct 10 interviews, participants availability was limited since interviews were done during quarter three which is considered summer vacation for the sales population. Findings suggest that employee satisfaction and wellness align with other definitions in different studies. However, factors within employee performance are different as managers suggest learning, coaching and sales rigor to be key performance indicators for employees looking to avail for a flexible working model. This study will act as a starting framework for academics who are looking to deep dive in identifying flexible working models for certain functions within an organisation.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 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 | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».