Development and evolution of commitment profiles among military recruits: Implications for turnover intention and well-being
Notice bibliographique
Résumé
We investigate the development and consequences of commitment profiles among Canadian Armed Forces (CAF) recruits who completed surveys at the end of basic training (N = 3998) and three (N = 636) and nine (N = 612) months later. The surveys included measures of affective, normative, and continuance commitment as well as measures developed by the CAF to assess recruits' experiences, career intentions, and well-being. Latent profile analyses of commitment at the end of basic training revealed four quantitatively distinct profiles (i.e., profiles differing in elevation but not shape). Strength of commitment related positively with perceived values fit, support from instructors and fellow recruits, and well-being, and negatively with turnover intention. Analyses of longitudinal data obtained following basic training revealed a stable and more differentiated 6-profile structure reflecting weak, exchange-based (continuance-dominant) and value-based (strong affective alone or in combination with strong normative and continuance) commitment. Value-based profiles were associated with greater perceived values fit, supervisor support, and well-being, and lower turnover intentions. The relative advantages of identifying the more nuanced commitment mind-sets reflected in commitment profiles is discussed along with the relevance of early onboarding experiences for the development of value-based commitment and retention.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».