2.2.2. Objective job characteristic

2.2.2. Objective job characteristics
Objective job characteristics (including job characteristics and organizational context variables from the review of
Holtom et al., 2008) are our second group of explanatory variables. First we control for the different subsectors using a
dummy for special regular services and occasional services (with public transport as reference category). Since some drivers
are active in different subsectors, the subsector variable refers to the activity the drivers exercises most of the time. Furthermore,
as Sousa-Poza and Henneberger (2004) point to more job security as a ‘universal’ determinant of lower turnover intentions
(and thus also for the transport sector), we included a dummy for an indefinite contract (reference is a fixed term or day
contract). The dynamic study of two carriers in the US of Suzuki et al. (2009) suggest operational work variables (such as
weekly miles) are predictors of drivers’ turnover intentions. Therefor we entered the number of hours worked per week,
number of times working on non-conventional hours per month, and dummies for getting informed on work schedules
changes (reference is no changes in work schedule) as explanatory variables in our model. Haines et al. (2010) found that
employer-provided training increases voluntary turnover in Canada. Our data also has information about training but these
variables were not significant for this specific sector and left out the presented results in Section 4.

結果 (繁體中文) 1:

2.2.2.客觀的職業特點客觀的職業特徵 （包括工作特徵和組織背景變數從審查霍爾等人，2008年） 是我們第二組的解釋變數。首先我們控制使用的不同界別分組假人的特殊週期性服務和暫托服務 （與作為參照類的公共交通）。因為某些驅動程式是活躍在不同界別分組，該界別分組變數是指活動司機練習大部分時間。此外，作為索薩 Poza 和 Henneberger (2004) 指向更多工作安全作為一個 '通用' 的決定因素的低營業額的意圖(和因而也為運輸部門)，我們包括假人的無限期的合同 （參考是一個固定的期限或天合同）。兩家運營商在美國的鈴木等人 （2009 年） 的動態研究表明業務工作變數 （如每週英里） 是司機的離職意向的預測因數。為此我們進入每週工作的小時數多少次工作在非常規時間每個月和假人得到通報工作時間表變化 （參考是工作時間安排沒有變化） 作為在我們的模型的解釋變數。海恩斯等人 （2010 年） 發現，雇主提供訓練增加在加拿大自願離職。我們的資料還包含有關訓練，但這些資訊變數不顯著的這一具體部門和遺漏提出了自己的第 4 節中。

結果 (繁體中文) 2:

2.2.2。客觀的工作特性
客觀的工作特性（包括工作特徵，並從審查組織背景變量
Holtom等，2008）是我們的解釋變量的第二組。首先，我們控制使用不同分部門的
特殊服務，定期和不定期的服務模型（以公共交通為參照類）。因為有些驅動器
，在不同的分部門活性，分部門變量指的是驅動行使大部分時間的活性。此外，
由於索薩-波薩和Henneberger（2004）指出更多的就業安全性較低的離職意向的“通用”的決定
（因而也為交通部門），我們包括無限期合同虛設（基準是固定期限當天或
合同）。兩家運營商的鈴木等人的美國動態研究。（2009年）提出業務工作變量（如
每週英里）是司機的離職意向的預測。為此，我們進入了每週工作小時數，
對每月非傳統小時，傻瓜工作的次數越來越對工作時間表知情
的變化（引用在工作日程完全沒有變化）在我們的模型的解釋變量。海恩斯等。（2010）發現，
在加拿大雇主提供的培訓增加自願離職。我們的數據也有關於培訓的信息，但這些
變量沒有這個具體部門顯著就走了第4節中所提出的結果。