On passion and heavy work investment: personal and organizational outcomes
Notice bibliographique
Résumé
Purpose – The present research aimed to conceptually position passion for work as a predictor of HWI, as well as to assess the short and long-term influence of passion for work on workers' satisfaction, depression and turnover intentions. In addition, the paper tests whether the effects of passion for work were independent from those of work motivation. Design/methodology/approach – Hypotheses were tested in two field studies in work settings. The first study ( n =2,393) was cross-sectional while the second study ( n =335) used a prospective design. Findings – Harmonious passion was positively related to positive individual outcomes – higher work satisfaction, lower depression – and organizational outcomes – lower turnover intentions. Negative consequences – depression and turnover intentions – were positively related to obsessive passion. Furthermore, passion for work was found to be a distinct concept from work motivation as the above findings held even when controlling for work motivation. Research limitations/implications – Applications are limited to teachers. Only self-reported measures were used. Originality/value – The present research contributes significantly to the organizational and passion literature by showing that HWI may lead to either positive or negative outcomes depending on HWI's underlying motivational force, namely harmonious or obsessive passion. In addition, the present findings yield the first empirical evidence that passion and motivation are distinct but related concepts. In sum, findings from both studies provide valuable insights into the dynamics of passionate workers who are heavily invested in their work.
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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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».