The Hidden Power of 1:1 Meetings in a Relationship-Driven Organization
Notice bibliographique
Résumé
Employee turnover remains one of the most persistent and costly challenges facing organizations, yet many retention strategies miss a crucial element: the everyday relationship between employees and their immediate supervisors. One of the most common leadership behaviours—recurring one-on-one (1:1) meetings—has received surprisingly little attention in both research and practice. This study explores whether the quality of these recurring 1:1 meetings, as perceived by employees, helps build stronger relationships with their managers and also reduce their intention to leave the organization. Data were collected through a cross-sectional survey of 145 employees at a North American service-based company. A new measurement tool, the Meeting Effectiveness Questionnaire (MEQ-6), was developed for this study to assess the perceived quality of recurring 1:1s. The survey also included a validated relationship quality scale (LMX-7) and a turnover intention item. Results showed that employees who experienced more effective 1:1s reported significantly stronger relationships with their supervisors. These relationships, in turn, were linked to much lower turnover intentions. Together, MEQ-6 and LMX explained 23% of the variance in turnover intention—consistent with meta-analytic benchmarks. To deepen these findings, 11 follow-up interviews were conducted. These conversations revealed why meetings matter—showing that high-quality 1:1s serve as relational anchors, while poor meetings erode trust and connection. Post hoc analysis tested a refined 3-item version of the MEQ (MEQ-3), showing even stronger alignment with relationship quality, though not a direct prediction of turnover—suggesting these meeting behaviours work indirectly through relational strength. The MEQ-6 represents a new, reliable tool for evaluating 1:1 meeting effectiveness. More importantly, the study offers a practical path forward: by investing in better 1:1 meetings, leaders can strengthen relationships, boost engagement, and lower voluntary turnover. Notably, the analysis showed that for every one-point improvement in meeting effectiveness (on a five-point scale), the odds of turnover intention drop by 41%. This makes 1:1 meetings a highly actionable and cost-effective tool for retention.
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 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 | 0,026 | 0,086 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».