Turnover experiences in public accounting and alumni's decisions to “give back”
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This study examines turnover experiences in public accounting, including the exit phase (from public accountants' initial thoughts of leaving to their exit) and the post‐exit phase (from their exit to the present moment) of the turnover process. Drawing on social exchange theory and organizational support theory, we also investigate the relationship between these phases by exploring how turnover characteristics within the exit phase impact alumni's decisions to engage in post‐employment citizenship in the post‐exit phase (e.g., recommending the firm's services to others). Using the experiential questionnaire method, we rely upon two separate surveys to investigate the turnover process from the perspective of 284 firm alumni (“leavers”) and 83 experienced public accountants (“stayers”). Our process‐based research method allows us to gather a large and rich data set that provides multiple perspectives on the turnover experience in public accounting. Our results not only provide insights into the underlying factors influencing turnover but also indicate several places in the turnover decision process where firms can strategically intervene. Finally, our results show that several turnover characteristics within the exit phase impact post‐employment citizenship behaviors in the post‐exit phase. Consequently, our results demonstrate that the characteristics that drive employees' decisions to leave the firm also play a significant role in shaping their post‐employment citizenship behaviors following their departure.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».