Event analysis: organizational financial performance and downsizing
Notice bibliographique
Résumé
While most organizations do not have a systematic approach for announcing layoffs, they offer an explanation of why the layoff occurred in the first place. Through the use of a sample of 178 organizations that announced job cuts from 2005-2011, this research provides a current assessment of downsizing causes and consequences. Specifically, we use psychology/sociology theories to posit that the explanation provided in the downsizing announcement can be categorized into social accounts (excuses, justifications, apologies or denials) and include an assessment of the initial reason for the downsizing as a determinant on the intent and impact of downsizing on organizational financial results. First, we provide a summary of reported financial performance measures by social account. Next, we use paired sample t-tests to examine mean differences in organizational financial performance pre and post downsizing commonly used organizational financial performance measures in accounting and human resources. Following this, we conduct a change assessment over time (event history analysis). The results identify that organizational financial performance pre and post downsizing vary based on social account. An additional contribution of this research is the recognition that choice of metrics to calculate organizational financial performance is a critical factor understanding the relationship between human resource practices such as downsizing and organizational performance measures as antecedents and consequences. Through this evaluation, we provide a comprehensive, inter-disciplinary and current awareness of the downsizing phenomena as part of an intentional organizational activity in the context of the broader organizational existence.
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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 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».