Workaholic and work engaged employees: Dead ringers or worlds apart?
Notice bibliographique
Résumé
Building on Deci and Ryan's Self-Determination Theory and Meijman and Mulder's Effort-Recovery Model, the present study examined the nature, antecedents, and consequences of working hard (i.e., workaholism and work engagement) in a Dutch convenience sample of 1,246 employees. A confirmatory factor analysis showed that workaholism and work engagement were two largely independent concepts. Crossing these two concepts yielded four types of workers: workaholic employees, engaged employees, engaged workaholics, and nonworkaholic/nonengaged employees. MANOVA and subsequent ANOVAs were used to compare these four groups regarding their motivation, working hours, and levels of burnout. As expected, study results revealed that workaholic employees were driven by controlled motivation, whereas engaged employees were driven by autonomous motivation. Engaged workaholics were driven by both controlled and autonomous motivation. In addition, the results revealed that engaged workaholics spent most time on working. Unlike workaholic employees, engaged workaholics did not experience the highest levels of burnout, suggesting that high engagement may buffer the adverse consequences of workaholism. The present study emphasizes the importance of differentiating among at least three categories of employees who work hard: workaholic employees, engaged employees, and-for the first time-engaged workaholics.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».