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 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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».