Exploring sources of employment dissatisfaction and perceptions of organizational fairness in the Canadian Armed Forces
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Research has established compelling links between organizational fairness and a variety of desirable human resource outcomes in both military and civilian employment settings. For instance, personnel who feel that they are treated equitably at work report higher levels of personal well-being and lower turnover intentions and are inclined to engage in organizational citizenship behaviours. Despite the importance of this construct, little research has been conducted on the situational antecedents of perceptions of organizational fairness, particularly in military settings. Given the strong association between organizational fairness and career intentions in this context, examining aspects of military employment where perceived breaches in fairness may occur could inform Canadian Armed Forces (CAF) retention and reconstitution efforts. Methods: Leveraging qualitative data from a CAF-wide survey, main themes associated with perceived unfairness across four key employment aspects (postings, career management, performance evaluations, and promotions) were identified through thematic analyses. Results: Substantial similarities were evident in the themes across employment aspects: a large proportion of concerns over both career management and posting unfairness centred on a lack of input by members, the mistreatment of personnel, and inadequate career management; similarly, fairness concerns over performance evaluations and promotion decisions centred on a lack of objectivity, the underweighting of competence, and the emphasis on criteria unrelated to one's occupation. Discussion: Implications for culture change efforts, employee well-being, and retention are discussed, as well as directions for future research.
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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 | 0,005 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».