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Enregistrement W2071683958 · doi:10.1111/joop.12071

Work–family interference, psychological distress, and workplace injuries

2014· article· en· W2071683958 sur OpenAlexafffund
Nick Turner, M. Sandy Hershcovis, Tara C. Reich, Peter Totterdell

Notice bibliographique

RevueJournal of Occupational and Organizational Psychology · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueWorkplace Health and Well-being
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésConservation of resources theoryPsychologyPsychological distressDistressWork (physics)Work–family conflictSample (material)Social psychologyOccupational safety and healthSAFERApplied psychologyClinical psychologyMental healthPsychiatryMedicineComputer security

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We draw on conservation of resources theory (Hobfoll, ) to investigate in two studies the relationship between work–family interference (i.e., work–family conflict and family–work conflict) and workplace injuries as mediated by psychological distress. In S tudy 1, we use split survey data from a sample of UK health care workers ( N = 645) to first establish the model, and then cross‐validate it, finding that work–family conflict (but not family–work conflict) was partially related to workplace injuries via psychological distress. In S tudy 2, we extend the model with a separate two‐wave sample of manufacturing and service employees ( S tudy 2; N = 128). We found that psychological distress fully mediated the relationship between work–family conflict and workplace injuries incurred 6 months later, controlling for prior levels of workplace injuries. The implications of making workplaces safer by enabling employees to better manage competing work and home demands are discussed. Practitioner points This research illustrates how the stress from managing work and family is related to more frequent workplace injuries. Reducing psychological distress – particularly from the conflict between balancing work and home domains – may be a way of keeping workers physically safe.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,642

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,040
Tête enseignante GPT0,420
Écart entre enseignants0,380 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations51
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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