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Enregistrement W2083853624 · doi:10.1002/hrm.20336

Contingent workers' impact on standard employee withdrawal behaviors: Does what you use them for matter?

2010· article· en· W2083853624 sur OpenAlexafffund
Sean A. Way, David P. Lepak, Charles H. Fay, James W. Thacker

Notice bibliographique

RevueHuman Resource Management · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueEmployment and Welfare Studies
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesUniversity of Windsor
Mots-clésAbsenteeismWorkforceInvestment (military)TurnoverAffect (linguistics)PsychologyBusinessDemographic economicsSocial psychologyEconomicsManagement

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Previous research has suggested that workforce mixing—simultaneously using contingent workers and standard employees—can negatively affect standard employee attitudes and behaviors. In this study, we consider the impact of two reasons employers choose to use contingent workers (to enhance standard employee employment stability and to reduce labor costs) on standard employee withdrawal behaviors (absenteeism and turnover). We posit that when the aim of using contingent labor is to enhance standard employee employment stability (employment stability contingent labor strategy or ESCLS), the effects on standard employee withdrawal behaviors will differ from when the aim is to reduce labor costs (labor cost contingent labor strategy, or LCCLS). Using a sample of 90 firms that employ a mixed workforce, we examine the influence of ESCLS, LCCLS, and high investment HR systems (HIHRS) on standard employee withdrawal behaviors at the firm level. In addition to supporting the hypothesized direct (positive) effect of LCCLS on standard employee withdrawal behaviors, this study's results support the hypothesized moderating effects of HIHRS on the negative relationship between ESCLS and standard employee withdrawal behaviors and the positive relationship between LCCLS and standard employee withdrawal behaviors. Implications for research and practice and suggestions for further research are discussed. © 2010 Wiley Periodicals, Inc.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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.

Tête enseignante Opus0,045
Tête enseignante GPT0,388
Écart entre enseignants0,343 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations68
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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