Work hours, work intensity, satisfactions and psychological well‐being among hotel managers in China
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to examine the relationship of work intensity and of work hours on potential antecedents and work and well‐being consequences. Design/methodology/approach Data are collected from 309 male and female managers working in 3‐, 4‐ and 5‐star hotels in Beijing, China using anonymously completed questionnaires with a 90 percent response rate. Findings The 15‐item measure of work intensity is found to have high internal consistency reliability. Work intensity is significantly correlated with work hours, but modestly. Gender, age and organizational level predict work intensity but not work hours; males, younger hotel managers and hotel managers at higher organizational levels indicate greater work intensity. Hierarchical regression analyses, controlling for personal demographic and work situation characteristics, show that work intensity but not work hours is a more consistent and significant predictor of work outcomes (e.g. work engagement) and psychological well‐being (e.g. exhaustion, work‐family conflict). Somewhat surprisingly, neither work intensity nor work hours have significant relationships with important work outcomes (job satisfaction, career satisfaction, intent to quit). The interaction of work intensity and work hours is not a significant predictor of work or well‐being outcomes. Interestingly, work intensity is positively related to work engagement and negatively related to indicators or psychological well‐being. Originality/value These findings are only partially consistent with previous conclusions suggesting the possible role played by cultural values and level of economic development.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».