Notice bibliographique
Résumé
The retention of existing IT employees is crucial due to the expected shortage of the IT labor force in the U.S., Canada, and European countries. While much of the extant IT turnover literature implicitly assumes that IT employees are homogeneous, we contend that they are a diverse group and that exploring the group in depth would reveal further insights into why employees turnover. We examined a sample of employees by IT job type in a turnover model of the antecedents and impacts of perceived organizational support (POS), which is another infrequently studied concept in the literature but is a potentially important predictor of turnover. A survey of 302 IT employees at a large U.S.-based company showed that these employees are in fact diverse. The relationships between role ambiguity and POS and work schedule flexibility and POS were found to be significant for managerial employees, but not for technically-oriented employees. The relationship between career accommodations and POS, however, was found to be significant for technically-oriented employees, but not managerial employees. As a whole, this study suggests that by combining all IT employees together in our analyses, we may forego some of the unique insights about these employees that we can otherwise cultivate to strengthen the bond between the organization and its employees and to enhance our existing IT turnover literature. The results of this study provide implications for organizations on how they can better balance the tactics they use to retain their valued IT employees. IT managers can be in a better position to focus on building relationships with their employees based on what is generally important to those employees.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».