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Enregistrement W2917276316 · doi:10.1108/00197851211267956

Transferring corporate knowledge via succession planning: analysis and solutions – Part 2

2012· article· en· W2917276316 sur OpenAlexaff
Steven H. Appelbaum, Christina Benyo, Heidi Gunkel, Said Ramadan, Fadi Sakkal, Damian Wolff

Notice bibliographique

RevueIndustrial and Commercial Training · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueHuman Resource and Talent Management
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSuccession planningRestructuringWorkforceProductivityMarketingJob satisfactionDemographicsBusinessTest (biology)Employee moraleKnowledge managementPublic relationsPsychologyManagementEconomicsSociologyComputer sciencePolitical scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose The focus of the paper is a large, national, publicly traded company. As a large number of its workforce consists of “baby boomers”, 50 percent of its employees will be of retirement age within the next five years. Having acknowledged the company's concerns about efficiency of new employees and the loss of morale in senior employees, this two‐part article sets out to provide motivational tools for management and to suggest solutions to restructure and reorganize in a way to prevent the inevitable – i.e. the loss of corporate knowledge – via succession planning. Design/methodology/approach A survey and individual interviews were conducted within the company to measure current job satisfaction and company culture as well as how the different generations of employees view each other and themselves. Employees were also questioned about their legacy in the organization and their thoughts about transferring corporate knowledge from one generation to another. This is a two‐part article. Part 1 covers the background to the case under investigation, a review of relevant literature and the hypotheses to test the problem to be studied and solved. Part 2 describes the methodology and data related to demographics, the testing of the hypotheses and conclusions and recommendations. Findings The study found a correlation between job satisfaction and effective communication and a negative correlation between pre‐retirees and their lack of motivation as they approach retirement. Also, it was found that senior employees possess a willingness to share and transfer knowledge to younger generations. Research limitations/implications The article relies on limited survey and interview data of one particular regional department within a large organization. Certain demographic questions were omitted to preserve confidentiality. The selected department and interview subjects were chosen by the organization and therefore the occurrence of sampling error is possible. Practical implications This study monitored the impact that recent retirees will have on the remaining staff of a company. The act of effective succession planning is of paramount importance since the “baby boomer” generation is comprised of 76 million North Americans and the threat of the loss of corporate knowledge will inevitably increase as the population ages. The article offers recommendations as to how an organization can better manage the impact of a large number of retirees on the remaining workforce and what it can do to maximize efficiency. Originality/value The article offers practical solutions for dealing with the impact of retiring baby boomers and identifies models for a proactive approach in dealing with an issue that will affect the North American economy within the next five years.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,036

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0060,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,295
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,005 · 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'étudeSans objet
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

Citations13
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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