A combination of work environment factors and individual difference variables in work interfering with family
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to test the relative contribution of work environment factors as well as individual difference variables on the degree of work interfering with family (WIF) and other mental health outcomes, namely, emotional exhaustion, life satisfaction, and family interfering with work (FIW). Design/methodology/approach Self‐report measures of the constructs of interest will be completed by a random sample of 539 health care professionals (Study 1: n =314; Study 2: n =128). In Study 1, it is hypothesized that work environment factors namely, work stressors and a supportive work environment characterized by perceived support from the supervisor, the organization, and co‐workers' supportive behaviors will be positively and negatively associated with WIF, respectively. Findings Findings document positive links between task‐related stressors and WIF and negative links between perceived support from the organization and WIF. In addition, both task‐related stressors and WIF are positive predictors of emotional exhaustion. In Study 2, the relative impact of two individual difference variables (i.e. time management and global self‐determination) on WIF and other mental health outcomes are examined, above and beyond the impact of the work environment factors. Task‐related stressors remainean important predictor of WIF and global self‐determination accounts for additional variance in this outcome variable. Research limitations/implications Theoretical and practical implications that may guide future theory and research in this domain are discussed. Originality/value Findings from both studies provide insight as to potential sources, namely work environment factors and individual difference variables, which may accentuate or mitigate the degree of WIF.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».