Attitudinal, personal, and job-related predictors of salesperson turnover
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Purpose – To contribute to the understanding of how to manage turnover, the purpose of this paper is to determine if sales managers have the ability to predict high levels of propensity to leave (PL) from variables readily available in personnel records, and on commonly used employee surveys. Design/methodology/approach – The data used for the analysis of the study variables were collected from the sales forces of a total of ten firms across a variety of consumer and industrial product categories, resulting in a sample of 604 respondents. Data were analyzed via multiple discriminant analysis. Findings – The analysis and test results demonstrate that discriminant sets of attitudinal variables, personal characteristics, and aspects of the job can be identified and used to establish meaningful classifications of a salesperson's PL. Organizational commitment, satisfaction with pay, family status, job involvement, level of education, and compensation plan were all found to be significant. Analysis fails to support the existence of several attitudinal variables generally thought to be predictors of PL. Originality/value – The overarching implication to be drawn is that any effort to address salesperson turnover must be holistic, rather than limited to a narrow set of variables. These findings hold implications for sales management researchers and human resource/personnel managers.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
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 découle