Collective turnover: organization design and processes or contagion effects?
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Using organization-level data, the purpose of this paper is to investigate whether and how turnover spreads at different job levels (i.e. managers, non-managers) and how vacancy rate and manager span of control precipitate continued turnover. Design/methodology/approach Organization-level longitudinal data were collected quarterly from 40 Canadian organizations on various HR metrics from 2009 to 2012, totaling 232 observations. The authors used covariate balance propensity score (CBPS) weighting to make stronger causal inferences. Findings The organization-level data provided limited support for turnover spreading at different job levels. Instead, vacancy rate predicted subsequent non-manager turnover rates, whereas span of control predicted subsequent manager turnover rates. Practical implications The implications of this research are twofold. First, to offset continued turnover among non-managers, it may be wise for organizations to fill vacancies promptly, particularly when unfilled positions affect job demands and resources of those who remain. Second, to minimize ongoing manager turnover, organizations may benefit from redesigning work units to have smaller manager-to-employee ratios. Originality/value This study adds to the collective turnover literature by demonstrating that organizational factors play a substantive role in predicting continued manager and non-manager turnover. Moreover, by using longitudinal data and CBPS weighting, this research allowed for establishing temporal precedence and greater confidence that these factors play a causal role. Lastly, this research highlights how the factors precipitating collective turnover differ between managers and non-managers.
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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 | 0,019 | 0,049 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
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 ».