Crossover of workplace aggression on to partner's alcohol intake
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This study aims to investigate the crossover of workplace aggression experienced by members of dual‐earner couples on alcohol intake of the partner Design/methodology/approach Cross‐sectional community data come from the 1998 Quebec Health and Social Survey containing a sub‐sample of 5,778 individuals nested in 2,889 dual‐earner couples. Data on alcohol intake, workplace aggression (physical, psychological, sexual), decision authority, working hours, irregular work schedule, marital strains, gender and age are gathered from self‐report questionnaires. Each member of the couple will answer the questionnaire. Findings The results show that being the target of workplace aggression is associated with low‐risk (OR=1.27, 95%CI=1.10‐1.46) and high‐risk drinking (OR=1.78, 95%CI=1.44‐2.20). Indicative of a crossover effect, partner workplace aggression victimization (OR=1.30, 95%CI=1.05‐1.62) is associated with high‐risk drinking Research limitations/implications Victims of workplace aggression and their immediate relatives might be supported to avoid adverse alcohol‐related problems. Organizations need to pay more attention to the problem of workplace aggression in their occupational health and safety programs Originality/value Using multilevel multinomial regression models, this study highlights the complexities of work‐family dynamics and of the crossover effect of workplace aggression into the lives and alcohol intake behavior of dual‐earner partners.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».