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Enregistrement W2115034421 · doi:10.1037/a0014605

Linking goal progress to subjective well-being at work: The moderating role of goal-related self-efficacy and attainability.

2009· article· en· W2115034421 sur OpenAlexafffund
Georgia Pomaki, Paul Karoly, Stan Maes

Notice bibliographique

RevueJournal of Occupational Health Psychology · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueJob Satisfaction and Organizational Behavior
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesMichael Smith Health Research BC
Mots-clésPsychologyGoal settingCognitionGoal orientationGoal pursuitWell-beingSelf-efficacyNeed for cognitionCognitive psychologyWork motivationSubjective well-beingSocial psychologyWork (physics)PsychotherapistHappiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although goal progress is often hypothesized to be positively linked to well-being, existing research points to an inconsistent relationship and suggests that potential moderators need to be examined. This longitudinal study investigated whether 2 aspects of goal cognition-goal attainability and self-efficacy-influence the relationship between goal progress and well-being (viz., job satisfaction and emotional exhaustion) in a sample of 172 nurses. Work goal progress was not directly associated with well-being. Rather, the link between goal progress and well-being was moderated by goal cognition. Individuals who started off with unfavorable goal cognitions but who managed to achieve goal progress reported an increase in well-being, compared with those who had favorable goal cognitions and similar rates of progress. Progress appears to have compensated for low initial goal cognition in the prediction of well-being, and high initial goal cognition appears to have undermined this predictive relationship. Also, goal progress was associated with an increase in self-efficacy and goal attainability from Time 1 to Time 2. Results are discussed in relation to goal theories and the concept of self-correcting goal cycles.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,329 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations63
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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