Understanding the individual turnover decision as a temporal process : an interpretive study of physicians
Notice bibliographique
Résumé
Though turnover researchers have called for a deeper understanding of the temporal and contextualized process of individual voluntary turnover, little empirical progress in this direction has been made. Adopting Price's (1977) dynamic conceptualization of turnover as moving from one social system to another, and drawing upon knowledge across organizational, social psychological and psychological domains, this exploratory thesis uses in-depth topical life histories to examine individual experiences with stay/leave decision processes in their construed context. Findings challenge longstanding assumptions of linearity and continuity in turnover decision processes, as well as the conventional wisdom that utility-maximizing logic underlies these decisions. The data suggest that the pursuit of context-self congruence is a driving force in stay/leave decision processes, and that self-concept, emotions and psychological states may be under-studied influencers of these decisions. Results further uncover decision process characteristics previously rendered inaccessible to researchers, due to the predominant use of correlational studies in turnover research. These characteristics include: a) pivotal points of transition; b) the story lines that underlie influencing factors; c) the nature and role of context; and d) the consequences of engaging in these decision processes, for participants and for their workplaces, regardless of the outcome. This idiographic study, using a purposive sample from a single population of Quebec physicians, is intended to provide turnover researchers with a starting point for cross-group retrospective and longitudinal comparisons. It also aims to stimulate hypothesis generation that accounts for time and the contextual conditions under which particular factors are likely to affect the turnover decision. From a practical viewpoint, this thesis begins to answer the call from Canadian and Quebec Health Care Human Resource specialists for a deeper understanding of the psychosocial aspects of Canadian healthcare worker turnover and retention (British Columbia Office of the Auditor General, 2004; Dubois & Dussault, 2002).
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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 | 0,007 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,010 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 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 ».