Factors associated with job content plateauing among older workers
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to identify personal and work environment factors associated with the experience of job content plateauing among older workers. Design/methodology/approach Two cross‐sectional studies, each including two samples, were conducted. In each study, one sample consisted of a diverse group of older workers and the other sample was composed of older nurses. Findings Work centrality and learning self‐efficacy were significantly negatively related to job content plateauing especially for older managerial and professional employees. Perceived organizational support and perceived respect from the organization, supervisor, and work group members were significantly negatively related to job content plateauing for both the diverse group of older workers and older nurses. Research limitations/implications The average level of job content plateauing was below the scale midpoint, suggesting older workers who are most susceptible to job content plateauing may have already exited the labor force. Future research is needed to identify variables that mediate the relationship between personal and work environment factors and job content plateauing. Practical implications Employers need to ensure that older workers with high work centrality and learning self‐efficacy are provided with challenging jobs that foster learning new skills. Equally important is to signal to older workers that they are valued and respected through HR practices targeted at older employees and respectful treatment from their supervisor and work group members. Originality/value This paper identifies personal and work environment factors not previously examined in relation to job content plateauing with a specific focus on older workers.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».