The influence of job characteristics on IT and non-IT job professional’s turnover intentions
Notice bibliographique
Résumé
Purpose – Information technology (IT) professionals and their intentions to leave an organization have been studied by researchers; however, these studies do not compare the turnover intentions of IT professionals with non-IT professionals from the same institution. The purpose of this paper is to examine how IT and non-IT job professionals relate to motivational and social job characteristics and their impact on job satisfaction, job performance and turnover intentions. Design/methodology/approach – Data were collected from IT-shared services employees through a survey and quantitative analyses were performed. Findings – Among the motivational job characteristics, IT professionals experienced greater task significance than the non-IT job holders. With social job characteristics, IT professionals had greater outside interaction than the non-IT professionals. However, the non-IT professionals had greater intentions to leave the IT organization than the IT professionals. Additionally, the study examined the differences of the job characteristics and job outcomes among transactional, transformational, and professional advisory work groups. The professionals and advisory group differed from the other groups in terms of feedback from the job, job satisfaction, and turnover intentions. Research limitations/implications – The findings are based on a small sample. However, it highlights some unique differences in how IT and non-IT job occupants perceive job characteristics and job outcomes. Originality/value – This study compares job characteristics and job outcomes of IT and non-IT job occupations in the same IT work environment.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».