MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4390861728 · doi:10.1016/j.jairtraman.2024.102539

How do increased job demands resulting from rationalization of costs exhaust flight attendants and push them to leave? An international study

2024· article· en· W4390861728 sur OpenAlexaffabout
Sari Mansour, Malik Faisal Azeem

Notice bibliographique

RevueJournal of Air Transport Management · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueJob Satisfaction and Organizational Behavior
Établissements canadiensUniversité TÉLUQ
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRationalization (economics)BusinessAviationIndustrial organizationLabour economicsOperations managementAeronauticsEngineeringEconomicsManagement

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cost effectiveness becomes a priority of airlines pushed organizations to achieve their objectives of being cost leader. This strategy generated multiple employees' related issues such as emotional exhaustion, work-family conflict, and a high turnover. However, these issues still need more research in the airline sector. In the current study, we aim to explore the indirect effect of increased job demands on intention to leave via work-family conflict, emotional exhaustion that provides an insight of the route towards flight attendants’ intention to leave. Data was collected from 1664 flight attendants working in three countries (Canada, France, and Germany) using questionnaires online. Structural equation modelling (SEM) was used to evaluate the said relationships. Results exhibit that all the factors contributing towards intention to leave are significantly and positively interrelated. The results also revealed that work-family conflict positively mediates the relationship between increased job demands and emotional exhaustion and this last mediates the relationship between increased job demands and intention to leave. Furthermore, psychosocial safety climate acts as a moderator on the relationships between increased job demands and work-family conflict and on the link between this last variable and emotional exhaustion.

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)0,001
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,233 · 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'étudeObservationnel
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

Citations8
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Air Transport ManagementMême sujetJob Satisfaction and Organizational BehaviorTravaux en français237 207