Benefits of a supportive development climate for older workers
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This study aims to test a model of the relationships among older workers' propensity to engage in development activities (development orientation), their perceptions of the development opportunities associated with their job (job development climate), their commitment to their organization, and their intention to remain with their organization. Design/methodology/approach Separate questionnaires were completed by 395 individuals aged 50 to 70, who were in their career job and 195 individuals aged 50 to 70 who were employed in a bridge job. Both questionnaires included measures of development orientation, job development climate, affective commitment and intention to remain as well as individual characteristics and organizational characteristics. Findings The findings supported the proposed model in that development orientation was positively related to job development climate which, in turn, was positively related to affective commitment and affective commitment was positively related to intention to remain with the organization. There were both similarities and differences in the patterns of relationships for career‐job and bridge‐job respondents. Research limitations/implications The question of causality cannot be determined because of the cross‐sectional research design. Practical implications To create a supportive development climate and retain older workers, employers need to foster older workers' development orientation and ensure that their work assignments provide opportunities to learn new knowledge and skills. Orginality/value There is little empirical research addressing issues related to the development and retention of older workers. No previous studies have investigated both development orientation and job development climate in the context of older workers.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».