Evaluating work-related drivers of Generation Y: A case of a multinational financial organisation
Notice bibliographique
Résumé
There has been a growing body of research into generational differences within the work environment. While overall differences between generations and lately between Generation Y, in this study defined as those born between 1982 and 2000, and their predecessors are acknowledged, the extent and consistency of these differences remains unclear. To date, most research has been conducted in Anglo-Saxon countries, namely Canada, the US and the UK focussing low-income industries such as nursing, tourism, and retail. This study aims to address the gap in terms of geographical and industry focus by conducting research within a global financial institution in Germany. Taking a constructivist stance and utilising a multi-method approach, a monthly survey, running from March 2020 to February 2021, as well as semi-structured interviews have been used to capture the responses of the Generation Y participants on critical incidents affecting their work motivation, career satisfaction, and loyalty. The study confirms the current literature in terms of the decrease in work centrality and a stronger focus on the private life as well as the increased urge for continuous feedback, while adding a different perspective on remuneration. Simultaneously, this research discovers the importance of the team and its influence on the three drivers, work motivation, career satisfaction, and loyalty. The survey has been impacted by the coinciding start of the COVID-19 pandemic, which acts as a catalyst for the profound use of mobile working. Strongly changing the overall working context, the increased flexibility supports the importance of the private life for Generation Y leading to the concept of blending business and private tasks into daily routines. The first important contribution of this study is the development of a Generation Y dynamic interaction model at Triangle Germany visualising the dependencies between the themes and work-related drivers. Secondly, the study is contributing a new perspective on Generation Y working in the financial industry in Germany, which differs from previous literature. For policy and practice, the study critically assesses the increased feedback need of Generation Y, which has been found to be a driver of self-affirmation. Utilising the concept of work-life-blending, organisations can improve the co-existence of work and private life to better manage their workforce.
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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 | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».