Human resource practices, organizational commitment and intention to stay
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to examine the impacts of key human resource (HR) practices on permanent employees' organizational commitment and intention to stay. These practices include facilitating of person‐organization fit (P‐O fit), designing effective remuneration and recognition, creating sufficiently challenging assignments, and implementing training and career development. Design/methodology/approach The study was carried out in three phases. First, 13 experts (e.g. academics, HR managers and organizational psychologists) were interviewed using the Delphi technique. Second, in‐depth interviews with 12 HR managers were conducted. Third, 457 employees from nine Australian organizations responded to a survey. Structural equation modeling was used to test the hypotheses. Findings Organizational commitment was positively affected by P‐O fit, remuneration, recognition, and an opportunity to undertake challenging employment assignments. Intention to stay was significantly related to P‐O fit, remuneration, recognition, training and career development. Surprisingly, training and career development was not significantly related to organizational commitment and challenging assignment was not significantly related to intention to stay. Originality/value This paper contributes to existing knowledge by testing HR practices in large public and private Australian organizations, which are impacted by demographic changes, increasing dependence on outsourcing, and industrial relations reforms. Thus, the results of this study will provide practitioners with better insights into some practices that could elevate organizational commitment and retention of employees.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».