Dealing with the “Grumpy Boomers”: re-engaging the disengaged and retaining talent
Notice bibliographique
Résumé
Purpose – The aging of the workforce and the impending labour force shortage at the skilled end of the labour market increases the need for organizations to understand how to “re-engage” older workers with low commitment and reduce the turnover intentions of committed older knowledge workers. The current study addresses this issue by using employee commitment and intent to turnover scores to classify older knowledge workers into four groups: Disengaged-Exiters, Engaged-High-Performers, Retired-on-the-Job and Exiting-Performers. The purpose of this paper is to identify a set of work factors and practices that predispose older knowledge workers to fall into one or another of the four groups and offer suggestions on how organizations can increase commitment and decrease intent to turnover of their older workers. Design/methodology/approach – The paper used survey data (n=5,588) from a Canadian national study on work, family and caregiving to test the framework. Data analysis was performed using a MANCOVA with one independent variable (Boomer group), four dependent variables (job satisfaction, non-supportive culture, supportive manager, work-role overload) and one covariate (gender). Findings – The results support the framework. The findings suggest organizations that wish to retain committed Baby Boomers need to address issues with respect to workload. Alternatively, organizations who wish to increase the commitment levels of Boomers who have “Retired-on-the-Job” need to focus on supportive management, organizational culture and career development. Originality/value – This paper contributes to the literature on organizational commitment and intent to turnover by re-conceptualizing the relationship between these traditional concepts.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».