The influence of workplace inequities through the employment lifecycle on commitment and turnover in the hospitality industry
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic exacerbated existing labor challenges in hospitality and tourism, specifically around gaps in gender and leadership equity where females comprise a disproportionately high percentage of the hospitality workforce yet represent a disproportionately low proportion of senior management. This research explores the employee experience, unpacking attitudes and perceptions of their journey through the employment lifecycle (entering, working, and leaving an organization). Certain differences appeared by gender around perceived diversity management, wage satisfaction, and feelings of justice around job decisions and justified compensation. Female employees identified far more barriers existing for equity deserving groups than their male counterpart. Regression analyses showed that ethical and fair hiring practices play a significant role in improving organizational commitment and turnover intentions, and when working in an organization, both job and career satisfaction have similar impacts to commitment and turnover. Contextual factors, such as being married and having children, increase commitment while decreasing intentions to leave. However, those working only part-time hours, particularly frontline workers, demonstrated significantly decreased levels of commitment and increased intentions to leave. Effective management of equity and diversity showed significant benefits to increasing a committed workforce. Feelings of being burnt out appeared to have significant influence on a desire to leave.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».