Artigo em revista científica Q3
Anticipating the duration of public administration employees' future absences
Leandro Costa (Leandro, C.); Ricardo F. Ramos (Ramos, R.); Sérgio Moro (Moro, S.);
Título Revista
Public Administration Issues
Ano (publicação definitiva)
Mais Informação
Web of Science®

N.º de citações: 0

(Última verificação: 2024-06-12 01:30)

Ver o registo na Web of Science®


N.º de citações: 1

(Última verificação: 2024-06-09 12:43)

Ver o registo na Scopus

: 0.3
Google Scholar

N.º de citações: 1

(Última verificação: 2024-06-10 12:41)

Ver o registo no Google Scholar

Absenteeism aff ects state-owned companies who are obliged to undertake strategies to prevent it, be efficient and conduct eff ective human resource (HR) management. This paper aims to understand the reasons for Public Administration Employees’ (PAE) absenteeism and predict future employee absences. Data from 17,600 PAE from seven public databases regarding their 2016 absences was collected, and the Recency, Frequency and Monetary (RFM) and Support Vector Machine (SVM) algorithm was used for modeling the absence duration, backed up with a 10-fold cross-validation scheme. Results revealed that the worker profi le is less relevant than the absence characteristics. The most concerning employee profi le was uncovered, and a set of scenarios is provided regarding the expected days of absence in the future for each scenario. The veracity of the absence motives could not be proven and thus are totally reliable. In addition, the number of records of one absence day was disproportionate to the other records. The findings are of value to the Human Capital Management department in order to support their decisions regarding the allocation of workers and productivity management and use these valuable insights in the recruitment process. Until now, little has been known concerning the characteristics that aff ect PAE absenteeism, therefore enriching the necessity for further understanding of this matter in this particular.
Absenteeism,Human resources,Public administration,Data mining
  • Ciências da Computação e da Informação - Ciências Naturais
  • Economia e Gestão - Ciências Sociais
Registos de financiamentos
Referência de financiamento Entidade Financiadora
UID/MULTI/0446/2013 Fundação para a Ciência e a Tecnologia

Com o objetivo de aumentar a investigação direcionada para o cumprimento dos Objetivos do Desenvolvimento Sustentável para 2030 das Nações Unidas, é disponibilizada no Ciência-IUL a possibilidade de associação, quando aplicável, dos artigos científicos aos Objetivos do Desenvolvimento Sustentável. Estes são os Objetivos do Desenvolvimento Sustentável identificados pelo(s) autor(es) para esta publicação. Para uma informação detalhada dos Objetivos do Desenvolvimento Sustentável, clique aqui.