Impact of high-performance work systems on job satisfaction, organizational commitment, and intention to quit in Canadian organizations
Notice bibliographique
Résumé
Purpose – The purpose of this paper is to increase the understanding of the influence of high-performance work systems (HPWS) upon job satisfaction (JS), organizational commitment (OC) and intention to quit (QI). Design/methodology/approach – The data come from a questionnaire administered to 730 employees in different organizations. All questionnaires were administered “live,” in the presence of one or more members of the research team, with the ability to answer any of the respondents’ clarification questions. Findings – The results of this study allow the authors to better understand how the effects of HPWS are exerted on the intention to quit by highlighting the mediating role played by JS and OC. In addition, the results demonstrate a synergistic effect of HPWS, meaning that the combined effects of three sets of HR practices (skill-enhancing, motivation-enhancing and opportunity-enhancing practices) is greater than the sum of each set taken individually. Research limitations/implications – The cross-sectional nature of the study prevents the authors from inferring true causality between human resource management (HRM) practices and the attitudes and behaviors of employees. Only a longitudinal study measuring levels of JS, OC and quit intention before and after implementation of such practices would establish such causality. Practical implications – For leaders and managers of organizations seeking to reduce the rate of employee turnover, the results are eloquent: increased investment in a HPWS can significantly improve JS, helping to increase OC and reduce intention to quit. In the prevailing context of “talent war,” organizations that are the most proactive in the implementation of HRM systems, that is, systems designed to improve the skills of employees, to motivate them to use these skills and to empower them in their decision making at work, will be the employers that are more likely to retain skilled employees. Originality/value – This paper focusses on the complementary rather than aggregate effects of three sets of HRM practices, thus contributing to the discussion on the notion of complementarity among HRM practices, a notion that has been called into question in certain studies.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».