論文の概要: Staying or Leaving? How Job Satisfaction, Embeddedness and Antecedents Predict Turnover Intentions of Software Professionals
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.00869v1
- Date: Sun, 30 Nov 2025 12:37:54 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-12-02 19:46:34.463293
- Title: Staying or Leaving? How Job Satisfaction, Embeddedness and Antecedents Predict Turnover Intentions of Software Professionals
- Title(参考訳): 立ち去るか、去るか? ソフトウェアプロフェッショナルの転職を予測できる仕事の満足度、埋め込み性、前向き性
- Authors: Miikka Kuutila, Paul Ralph, Huilian Sophie Qiu, Ronnie de Souza Santos, Morakot Choetkiertikul, Rana Alkadhi, Xavier Devroey, Gregorio Robles, Hideaki Hata, Sebastian Baltes, Hera Arif, Vladimir Kovalenko, Shalini Chakraborty, Eray Tuzun, Gianisa Adisaputri,
- Abstract要約: 本研究は、ソフトウェア専門家の転職意図と、仕事満足度、ワークライフバランス、仕事の組込み性、そしてその先駆者との関係について検討する。
雇用満足度と組込み性は、ソフトウェア専門家の転職意図と著しく負の相関があった。
雇用満足のための最強の支持者は、仕事と生活のバランスと仕事の質であり、一方、組織的正義は仕事の住み込みの最も強い予測者であった。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 10.151262615975167
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Context: Voluntary turnover is common in the software industry, increasing recruitment and onboarding costs and the risk of losing organizational and tacit knowledge. Objective: This study investigates how job satisfaction, work-life balance, job embeddedness, and their antecedents, including job quality, personality traits, attitudes toward technical and sociotechnical infrastructure, and perceptions of organizational justice, relate to software professionals' turnover intentions. Method: We conducted a geographically diverse cross-sectional survey of software professionals (N = 224) and analyzed the data using partial least squares structural equation modeling (PLS-SEM). Our model includes both reflective and formative constructs and tests 15 hypotheses grounded in occupational psychology and software engineering literature. Results: Job satisfaction and embeddedness were significantly negatively associated with software professionals' turnover intentions, while work-life balance showed no direct effect. The strongest antecedents for job satisfaction were work-life balance and job quality, while organizational justice was the strongest predictor of job embeddedness. Discussion: The resulting PLS-SEM model has considerably higher explanatory power for key outcome variables than previous work conducted in the software development context, highlighting the importance of both psychological (e.g., job satisfaction, job embeddedness) and organizational (e.g., organizational justice, job quality) factors in understanding turnover intentions of software professionals. Our results imply that improving job satisfaction and job embeddedness is the key to retaining software professionals. In turn, enhancing job quality, supporting work-life balance, and ensuring high organizational justice can improve job satisfaction and embeddedness, indirectly reducing turnover intentions.
- Abstract(参考訳): コンテキスト: ソフトウェア業界では自発的な転職が一般的で、採用と採用コストが増加し、組織的かつ暗黙的な知識を失うリスクがあります。
目的: 本研究は, 職業満足度, ワークライフバランス, 就業感, 職質, 性格特性, 技術的・社会技術的基盤に対する態度, 組織的正義に対する認識など, ソフトウェア専門家の転職意図との関連性について検討する。
方法: ソフトウェア専門家(N = 224)の地理的に多様な断面調査を行い, 部分最小二乗構造方程式モデリング(PLS-SEM)を用いてデータを解析した。
本モデルは,作業心理学とソフトウェア工学の文献に基礎を置く15の仮説を,反射的およびフォーマティブな構成とテストの両方を含む。
結果:仕事の満足度と組込み性は,ソフトウェア専門家の転職意図と負の相関がみられたが,ワークライフバランスは直接的な影響は認められなかった。
雇用満足のための最強の支持者は、仕事と生活のバランスと仕事の質であり、一方、組織的正義は仕事の住み込みの最も強い予測者であった。
議論:結果のPSS-SEMモデルは、ソフトウェアプロフェッショナルの転職意図を理解する上で、心理的(例えば、仕事の満足度、仕事の組込み性)と組織的(例えば、組織的正義、仕事の質)の両方の重要性を強調し、ソフトウェア開発の文脈で行った作業よりも、重要な成果変数に対する説明力はかなり高い。
私たちの結果は、仕事の満足度と仕事の組込み性を改善することが、ソフトウェア専門家を維持するための鍵であることを示唆しています。
逆に、仕事の質の向上、仕事と生活のバランスの維持、高い組織的正義の確保は、仕事の満足度と組込み性を改善し、間接的に転職の意図を減少させる。
関連論文リスト
- ORMind: A Cognitive-Inspired End-to-End Reasoning Framework for Operations Research [56.961539386979354]
ORMindは認知にインスパイアされたフレームワークで、反ファクト推論を通じて最適化を強化する。
提案手法は,要求を数学的モデルや実行可能なコードに変換するエンド・ツー・エンドのワークフローを実装し,人間の認識をエミュレートする。
現在はLenovoのAIアシスタントで内部でテストされており、ビジネスとコンシューマの両方の最適化機能を強化する予定である。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-06-02T05:11:21Z) - Causally Aligned Curriculum Learning [69.11672390876763]
本稿では、因果レンズによるカリキュラムRLの問題について検討する。
因果的に整合したソースタスクを特徴付ける十分なグラフィカルな条件を導出する。
因果整合型カリキュラムを生成するための効率的なアルゴリズムを開発した。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-03-21T02:20:38Z) - An Overview of Large Language Models for Statisticians [109.38601458831545]
大規模言語モデル(LLM)は人工知能(AI)の変換ツールとして登場した。
本稿では, 統計学者がLLMの開発に重要な貢献できる可能性について考察する。
我々は不確実性定量化、解釈可能性、公正性、プライバシー、透かし、モデル適応といった問題に焦点を当てる。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-02-25T03:40:36Z) - Interactive Agents to Overcome Ambiguity in Software Engineering [61.40183840499932]
AIエージェントは、あいまいで不明確なユーザー指示に基づいて、タスクを自動化するためにますますデプロイされている。
不安定な仮定をし、明確な質問をしないことは、最適以下の結果につながる可能性がある。
対話型コード生成設定において,LLMエージェントが不明瞭な命令を処理する能力について,プロプライエタリモデルとオープンウェイトモデルを評価して検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-02-18T17:12:26Z) - It is Giving Major Satisfaction: Why Fairness Matters for Software Practitioners [9.312605205492456]
本研究は,ソフトウェア実践者の仕事満足度に対する公正感の関連について検討する。
調査の結果,4つの公正度は全体の仕事の満足度と仕事のセキュリティに対する満足度に有意な影響を及ぼすことがわかった。
フェアネスと仕事の満足度の関係は、女性、民族的に劣る、経験の浅い実践者、仕事の制限のある者にとってより強くなっている。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-03T13:40:00Z) - Artificial Intelligence for IT Operations (AIOPS) Workshop White Paper [50.25428141435537]
AIOps(Artificial Intelligence for IT Operations)は、マシンラーニング、ビッグデータ、ストリーミング分析、IT運用管理の交差点で発生する、新たな学際分野である。
AIOPSワークショップの主な目的は、アカデミアと産業界の両方の研究者が集まり、この分野での経験、成果、作業について発表することです。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-01-15T10:43:10Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。