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Les praticiens et les chercheurs constatent depuis longtemps que la rotation du personnel a des conséquences à la fois positives et négatives pour une organisation. Du point de vue de la gestion, la question est de savoir quel est le bon niveau de rotation. Abelson et Baysinger (1984) ont d'abord proposé qu'un niveau optimal de rotation puisse être trouvé sur la base de facteurs individuels, organisationnels et environnementaux. Toutefois, comme l'ont noté les chercheurs, leur approche était trop complexe pour être vérifiée de manière empirique, et encore moins pour être utilisée au niveau des…mehr

Produktbeschreibung
Les praticiens et les chercheurs constatent depuis longtemps que la rotation du personnel a des conséquences à la fois positives et négatives pour une organisation. Du point de vue de la gestion, la question est de savoir quel est le bon niveau de rotation. Abelson et Baysinger (1984) ont d'abord proposé qu'un niveau optimal de rotation puisse être trouvé sur la base de facteurs individuels, organisationnels et environnementaux. Toutefois, comme l'ont noté les chercheurs, leur approche était trop complexe pour être vérifiée de manière empirique, et encore moins pour être utilisée au niveau des praticiens. La présente étude vise à démontrer qu'un modèle fondé sur la logique et la théorie et une simulation informatique de la relation entre la rotation du personnel et les performances de l'organisation peuvent effectivement produire la courbe de rotation optimale d'Abelson et Baysinger (la forme en U inversé) lorsqu'ils sont étudiés dans le contexte d'une organisation publique. L'approche de modélisation est basée sur le développement et l'intégration de relations causales dérivées de la logique et de la théorie trouvée dans la littérature. L'approche informatique utilisée est parallèle à celle de Scullen, Bergey et Aiman-Smith (2005).
Autorenporträt
M. Kohn est analyste principal de la main-d'¿uvre au sein de la fonction de gestion des ressources humaines et de la main-d'¿uvre d'une grande agence du gouvernement fédéral américain. Il a obtenu son doctorat en administration publique à Virginia Tech en 2008. Ses recherches portent notamment sur l'application de la simulation informatique à la théorie de l'organisation.