The role of reasonable notice legislation in organizational downsizing decisions in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Purpose – The purpose of this article is to explore the impact of reasonable notice legislation on organizational mass lay-off practices in Canada. Design/methodology/approach – Information regarding 1,147 mass lay-off events in Ontario were examined using aggregate level data analysis and ANOVA to develop an understanding of the role of legislation on mass lay-off practices. The data represent all Notice of Mass Termination provided to the Ministry of Labour from 2001 to 2008. Findings – The results suggest that organizations choose to absorb inefficiencies during mass lay-offs to reduce expenses associated with reasonable notice periods. Additionally, the findings suggest that the use of mass lay-offs is polarized, with some organizations executing frequent large lay-offs, whereas others execute infrequent smaller lay-offs. Research limitations/implications – This research provides evidence that labour legislation influences organizational decision-making during time of significant organizational change, using an ad hoc review of past organizational event. Further research is required to establish the theoretic basis (motivation, rationalization and perceptions) for these empirical results. Originality/value – As downsizing becomes a business norm, the role of government and the concept of reasonable notice remain largely unexplored. Challenges with data availability continue to pose a significant barrier to effectively integrating both internal and external factors that influence organization level downsizing decisions. This article is very timely and extends the current discourse, by providing a preliminary exploratory analysis on the role of reasonable notice legislation.
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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 | 0,006 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,005 |
| Communication savante | 0,005 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».