Distress and job satisfaction after robbery assaults: a longitudinal study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: External/intrusive violence at work can result in psychological distress and can be an important risk to employee health and safety. However, the vast majority of workplace violence studies have employed cross-sectional and correlational research, designed to examine immediate reactions after being assaulted at work. AIMS: To explore whether exposure to robbery as a traumatic event may contribute to the onset of typical symptoms of psychological distress (anxiety depression, dysphoria and loss of confidence) and job dissatisfaction over time. METHODS: We collected data by using a two-wave panel design, in which employees working the days of bank robberies, in an Italian bank, filled in a questionnaire between 48h and 1 week after the robbery (T1) and 2 months after the robbery (T2). We performed structural equation models to evaluate the fit of different models to our data. RESULTS: There were 513 participants at T1 (58% women) and 175 (34%) participants at T2 (62% women). There was a simultaneous association in which psychological distress leads to job dissatisfaction both following robbery and 2 months later. CONCLUSIONS: Our findings support a synchronous effects model and suggest that interventions after suffering physical assaults, apart from helping employees to recover their health, should consider restoring their trust and confidence in the organization. This study contributes to understanding the dynamic relationships between a robbery at work and its outcomes over time, by addressing several methodological deficiencies in previous longitudinal studies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».