The legitimacy of absenteeism from work: a nine nation exploratory study
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to propose a model in which work centrality, locus of control, polychronicity, preference for gender‐role differentiation, and perceived social support were expected to vary between nations and to be associated with general perceptions of absence legitimacy and self‐reported absenteeism. Design/methodology/approach Data were collected from 1,535 employees working in ten large multinationals organizations, mostly in the consumer products and technology sectors located in nine countries. Findings The explanatory variables differed significantly across countries, as did perceived legitimacy, responses to absence scenarios, and self‐reported absence. The variables of interest, as a package, partially mediated the association between country and one dimension of legitimacy and country and the scenario responses. Research limitations/implications Although absenteeism from work is a universal phenomenon, there is very little cross‐cultural research on the subject. This study has implications for filling this critical research gap. Limitations of this research are the use of convenience sampling and self‐reported absence data. Practical implications From a practical standpoint, this study demonstrates that organizations which attempt to develop corporate‐wide attendance policies that span national borders should take indigenous norms and expectations concerning absenteeism into consideration. Additionally, in an increasingly mobile global workforce, how does an individual who has been socialized in a nation where absence is generally viewed as a more legitimate behavior behave in a nation where it is viewed as less so? Originality/value This study illustrates the value of the legitimacy construct for studying absenteeism, both within and between nations. It also illustrates the value of building models incorporating variables that accommodate both cross‐national variation and individual differences within nations.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 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 ».