Prueba de la hipótesis de la rotación óptima de empleados mediante simulación - Kohn, Harold
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Tanto los profesionales como los investigadores llevan mucho tiempo observando que la rotación de personal tiene consecuencias positivas y negativas para una organización. Desde el punto de vista de la gestión, la cuestión es cuánta rotación es la adecuada. Abelson y Baysinger (1984) propusieron por primera vez que se podía encontrar un nivel óptimo de rotación en función de factores individuales, organizativos y ambientales. Sin embargo, como han señalado los investigadores, su planteamiento era demasiado complejo para verificarlo empíricamente, por no hablar de utilizarlo a nivel…mehr

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Produktbeschreibung
Tanto los profesionales como los investigadores llevan mucho tiempo observando que la rotación de personal tiene consecuencias positivas y negativas para una organización. Desde el punto de vista de la gestión, la cuestión es cuánta rotación es la adecuada. Abelson y Baysinger (1984) propusieron por primera vez que se podía encontrar un nivel óptimo de rotación en función de factores individuales, organizativos y ambientales. Sin embargo, como han señalado los investigadores, su planteamiento era demasiado complejo para verificarlo empíricamente, por no hablar de utilizarlo a nivel profesional. Este estudio intenta demostrar si un modelo basado en la lógica y la teoría y una simulación computacional de la relación entre la rotación de personal y el rendimiento de la organización pueden producir realmente la curva de rotación óptima de Abelson y Baysinger (la forma de U invertida) cuando se estudia en el contexto de una organización pública. El enfoque de modelización se basa en el desarrollo y la integración de relaciones causales derivadas de la lógica y la teoría encontradas en la literatura. El enfoque computacional utilizado es paralelo al de Scullen, Bergey y Aiman-Smith (2005).
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Autorenporträt
El Dr. Kohn es analista sénior de recursos humanos en la función de Recursos Humanos y Gestión de Recursos Humanos en una importante agencia del Gobierno Federal de Estados Unidos. Se doctoró en Administración Pública por Virginia Tech en 2008. Uno de sus intereses de investigación es la aplicación de la simulación informática a la teoría de la organización.