Analyse de la relation entre les dispositions personnelles et le conflit travail-famille
Notice bibliographique
Résumé
Si les recherches ont démontré que les caractéristiques contextuelles (soit de la famille, du travail et de l’organisation) influencent le conflit travail-famille (CTF), l’incidence des attributs personnels sur le CTF a été peu étudié. Cette étude explore (a) l’effet direct de quatre dispositions personnelles – l’engagement envers le travail, l’engagement envers la famille, la personnalité de type A et le leadership de soi – sur le CTF et (b) l’effet modérateur de ces dispositions sur les liens entre les caractéristiques de leur travail et de leur famille et le CTF. Menée par questionnaires auprès de deux grands échantillons d’employés (N = 1,398, N = 532), des analyses bivariées appuient un lien négatif entre le leadership de soi et les deux types de CTF étudiés (T→F et F→T) et ce, même après avoir contrôlé pour le sexe et l’âge des répondants. Quant aux analyses de régression, après avoir contrôlé pour le sexe, une personnalité de type A représente la disposition personnelle étudiée qui explique le mieux le conflit T→F. Une personnalité de type A modère aussi l’effet des caractéristiques du travail et de la famille sur le conflit T→F. Ainsi, un employé ayant une personnalité de type A et qui consacre plus de temps au travail, est plus susceptible de ressentir plus de conflit T→F. Finalement, il semble qu’un employé qui s’engage plus envers son travail et perçoit avoir plus de responsabilités familiales, ressent plus de conflit F→T. Sur le plan théorique, cette étude appuie la perspective des dispositions personnelles dans la compréhension du CTF. Sur le plan pratique, les résultats montrent que les employeurs doivent adopter des stratégies liées à plusieurs niveaux (individuel et organisationnel) pour réduire le CTF. De la même façon, pour ressentir moins de CTF, les employés doivent veiller à faire des choix professionnels et familiaux plus cohérents et plus respectueux de leurs dispositions ou de leurs traits personnels.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».