Strategies Used by Banking Managers to Reduce Employee Turnover
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Employee retention of an organization's most talented and skilled employees is vital to success. A lack of managerial strategies for motivating teams and a lack of understanding employees' needs adds to an increased rate of employee turnover in banking organizations. Some bank managers do not possess the abilities and strategies required to reduce employee turnover. Grounded by the motivation-hygiene theory; the purpose of this qualitative case study was to explore successful strategies some bank managers used to reduce employee turnover. The population consisted of 5 banking managers in 3 banking organizations located in Toronto GTA, Ontario Canada in which successful retention strategies have been implemented in the last 5 years. Data were collected from semistructured face-to-face interviews and employee handbooks. Member checking aided to assure the credibility of the analysis and interpretations. Data were analyzed by using coding techniques to identify keywords, phrases, and concepts. The process led to the following 4 themes: (a) the motivational effect to retain bank employees, (b) management traits to retain bank employees, (c) effective strategies to retain bank employees, and (d) trends shaping future retention of bank employees. The implications for social change include the potential to reduce turnover by improving the employee work experience and retaining talent by building a positive work environment and a positive customer experience.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 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 découle