Notice bibliographique
Résumé
Purpose – Voluntary employee turnover can be a challenge for all industries but high employee turnover has been a special concern in the hospitality industry, which is the context of this paper. The purpose of this paper is to incorporate a “trickle-down” perspective into the conventional research on turnover intention and satisfaction with supervision. The authors assess whether mid-level managers’ satisfaction with senior managers’ supervision is related positively to line employees’ satisfaction with mid-level managers’ supervision and, in turn, line employees’ turnover intentions. Further, the authors examine whether the strength of this “trickle-down” effect is affected by the middle managers’ gender. Design/methodology/approach – The authors tested our theoretical argument using a sample of 1,527 full-time employees in 267 different departments at 94 hotels in the USA and Canada. Hierarchical linear modeling was employed to analyze the data. Findings – The authors found a trickle-down effect of satisfaction with supervision, as predicted, and the effect was stronger for female than male middle managers. These findings open new avenues for addressing turnover issues for organizations and managers. Originality/value – This study extends the line of research on leadership and turnover in three ways. First, it shows how senior managers, who have no direct contact with line employees, can affect turnover intentions of line employees. Second, this research helps the authors know where to target efforts at intervention; by connecting middle managers’ satisfaction with supervision with employees’ turnover intentions, the authors know to target interventions to reduce turnover not just at line employees and supervisors but also at senior-level managers as well. Third, this study sheds light on the ongoing debate over “female advantage” in leadership (Eagly and Carli, 2003a, b; Vecchio, 2002, 2003) by examining not just how women are treated, but how their experience may reshape managerial dynamics.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
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 ».