Union Participation, Job Satisfaction, and Employee Turnover: An Event‐History Analysis of the Exit‐Voice Hypothesis
Notice bibliographique
Résumé
This study examines the exit‐voice hypothesis by applying event‐history analysis to data from a sample of 674 unionized public school teachers from 405 schools. Union participation (i.e., voice) and job satisfaction had significant negative main effects on turnover. In contrast to the original formulation of the exit‐voice hypothesis, a test for interaction revealed that union participation had significant negative effects on quit behavior for members displaying both low and high satisfaction. The existing conclusions regarding the role of unions in reducing employee quits by providing voice mechanisms implicitly assume that union members actually use these mechanisms. Mechanisms such as attending union meetings and serving on a committee provide opportunities for members to express how they feel about their wages and working conditions. In this article we examine the influences of union participation and job satisfaction on individuals’ decisions to quit working for an organization using event‐history analysis. Unlike existing research, the present study focuses on member participation in a range of union activities (i.e., voting in union elections, attending union meetings, serving in a union office or on a committee, and seeking assistance from the union) to analyze the effect of union voice on employee quits. 1 We further investigate how union participation and job satisfaction may interact to influence employee turnover over time, controlling for demographic, job‐related, environmental, and contextual variables across 405 research sites.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».