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Enregistrement W1791988439 · doi:10.1017/cbo9780511490064.020

Workplace interventions for occupational stress

2008· book-chapter· en· W1791988439 sur OpenAlexaff
E. Kevin Kelloway, Joseph J. Hurrell, Arla Day

Notice bibliographique

RevueCambridge University Press eBooks · 2008
Typebook-chapter
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueJob Satisfaction and Organizational Behavior
Établissements canadiensSt. Mary's UniversitySaint Mary's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStressorPaceCompetition (biology)PhenomenonPsychological interventionPolitical scienceWork (physics)PsychologyPublic relationsSocial psychologySociologyEngineeringEpistemologyGeographyClinical psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Research consistently has documented the same phenomenon across the developed world: as the pace of competition increases and we enter a truly global marketplace, stress and its consequences are becoming epidemic (Sauter, Murphy, and Hurrell, 1990). Increased work hours, increased pressure, increased insecurity (e.g. Bond, Galinsky, and Swanberg, 1997), and myriad other organizational stressors have immediate and long-term consequences for both individuals and organizations. Consequently, it is not surprising that research on work stress has proliferated. However, the question of what organizations can do to avert or mitigate the negative consequences of stress – arguably the single most important question in the field – remains largely unaddressed and, therefore, unanswered. In this chapter, we summarize what is known about how organizations can deal with the proliferation of organizational stressors. In doing so, we also attempt to identify what is not known – thereby establishing agendas for both practice and research.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,758
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,044
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,191 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations38
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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