Benefits of recovery after work among Turkish manufacturing managers and professionals
Notice bibliographique
Résumé
Purpose A body of research evidence has shown that job stressors are associated with lower levels of satisfaction and psychological well‐being. It has been suggested that recovery after the work day may reduce fatigue, restore mood and improve well‐being. The purpose of this paper is to examine predictors and consequences of four recovery experiences (psychological detachment, relaxation, mastery, and control) identified by Sonnentag and Fritz, to replicate and extend their work. Design/methodology/approach Data were collected from 887 men and women managers and professionals working in the manufacturing sector in Turkey using anonymously completed questionnaires (a 58 percent response rate). Findings Respondents at higher organizational levels made more use of both mastery and control. Personality factors (need for achievement and workaholism components) were also positively correlated with use of mastery and control. Hierarchical regression analyses controlling both personal demographic and work situation characteristics showed generally positive relationships with use of recovery experiences and more favorable work and well‐being outcomes. Psychological detachment, however, was found to have negative relationships with some of these outcomes suggesting more complex relationships with use of this recovery experience. Research limitations/implications Questions of causality cannot be addressed since data were collected at only one point in time. Practical implications Individuals, through practice, and organizations, through training efforts, can encourage employees to practice recovery while off the job to improve their work satisfaction and individual well‐being. Originality/value The paper presents the first study of recovery experiences in Turkey.
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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 | 0,000 | 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 ».