The influence of neurodiversity management on affective commitment and turnover intention: the role of neurodiversity awareness
Notice bibliographique
Résumé
Purpose In the wake of labor shortages in the retail industry, there is value in highlighting a business case for employing neurodivergent individuals. Drawing on signaling theory, this study explores whether perceived neurodiversity management (neurodiversity policies and adjustments) helps enhance neurodiversity awareness and affective commitment and whether affective commitment leads to lower turnover intention. Design/methodology/approach A cursory content analysis of publicly available documents of randomly selected four retail organizations was undertaken, which was followed by an online survey of the Australian retail workforce, leading to 502 responses from supervisors and employees. Findings The content analysis shows that retail organizations barely acknowledge neurodiversity. The findings of the main study indicate that neurodiversity policies are positively associated with both neurodiversity awareness and affective commitment, while adjustments were positively linked to affective commitment. Moreover, affective commitment was negatively associated with turnover intention. Affective commitment also mediated the negative effects of neurodiversity policies and adjustments on turnover intention. Originality/value This study supports, extends and refines signaling theory and social exchange theory. It addresses knowledge gaps about the perceptions of co-workers and supervisors in regard to neurodiversity management. It provides unprecedented evidence for a business case for the positive attitudinal outcomes of neurodiversity policies and adjustments. The findings can help managers manage neurodiversity for positive attitudinal outcomes.
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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 | 0,007 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».