The Relationship of Human Resource Practices (HRP) Constructs With Turnover Intention Among Employees in Sarawak, Malaysia
Notice bibliographique
Résumé
Competition within the service industry is getting more intense due to privatisation and rising number of business entities creating toward competitiveness in the market. The banking sector is known as one of the service industries with a high rate of turnover in Malaysia. Some of the reason employees choose to leave an organisation are such as arduous and strenuous job environment as well as demanding workloads. When more and more employees leave the organization, it will cause unfavourable impacts on a bank’s performance and productivity. Previous literatures have revealed the relatedness of human resource practices (HRP) with turnover intention (TI). 283 questionnaires have been distributed to bank employees in Kuching, Malaysia. The collected data was analysed in the aspects of correlation and regression where the results show that HRP are negatively related to employee’s turnover intention. Results from the research demonstrated the importance for bank employers to further enhance its existing HRP to minimize employees' turnover intentions. Furthermore, implications as well as recommendation for future study are also provided by this research. This study extends the knowledge of the effectiveness of human resource practices by incorporating the various effects of human resources practices on turnover intention from the employee perspective. This study also recommended few strategies for enhancement of present HRP to lower bank employees’ intention to quit the job.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».