Do vacations and parental leave reduce voluntary turnover? A study of organizations in the ICT sector in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This study examines the link between vacations, parental leave and voluntary turnover among Canadian organizations in the Information and Communications Technology (ICT) sector. Design/methodology/approach The empirical analysis is carried out using firm-level data sourced from a survey that was completed by HR managers of 125 ICT firms operating in the province of Quebec (Canada).The organizational voluntary turnover rate was used and was obtained by dividing the number of employees who voluntarily quit an organization within the last year by the total number of its employees. Based on ordinary least squared estimates, results were generated by regressing voluntary turnover rate on vacation and parental leave. Findings Vacation, operationalized as the average number of annual vacation days, is negatively and significantly associated with the voluntary turnover rate of the ICT organizations surveyed. Parental leave, operationalized as the percentage of salary reimbursed during parental leave, does not significantly reduce voluntary turnover in the ICT organizations surveyed. Practical implications In light of the results of this study, if organizations in the ICT sector, in Canada or abroad, desire to reduce voluntary turnover, compensating employees through the use of additional vacation days appears to be a viable approach. Originality/value This research constitutes an empirical test of the link between turnover and two compensation practices adopted by firms. To our knowledge, there is no prior scientific evidence on that subject in the Canadian ICT sector.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».