Individual and organizational determinants of turnover intent
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to apply social exchange theory to predict the effects of procedural and interpersonal justice on turnover intentions. Specifically, it is predicted that organizational commitment mediates the effects of procedural justice on turnover intentions and that supervisory commitment mediates the effect of interpersonal justice on turnover intentions. Design/methodology/approach Surveys were administered to 212 call center employees to measure the effects of procedural justice, interpersonal justice, organizational commitment, supervisory commitment and turnover intentions. Mediation effects were tested using Baron and Kenny's methodology. Findings Support was found for a partial mediation effect of organizational commitment on the effect of procedural justice on turnover intentions; and for a full mediation effect of supervisory commitment on the effect of interpersonal justice on turnover intentions. Practical implications Reduction of turnover is a major problem for the call center industry, as considerable resources are spent training new employees. This research suggests that turnover intentions can be reduced by addressing problems with organizational procedures and with the treatment of employees by supervisors. Originality/value The findings of this study replicate the mediation effects of organizational commitment on the effect of procedural justice on turnover intentions in call centers. In addition, this is the first study of its kind to show the mediation effects of supervisory commitment on the effect of interpersonal justice on turnover intentions.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».