Impact of supervisor support on work ability in an IT company
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Work ability is the ability of a worker to perform his job. The authors hypothesized that supervisor support influences the work ability of workers working in an information technology company located in Tokyo. AIMS: To assess whether or not support from supervisors influences work ability. METHODS: Two surveys using the Brief Job Scale Questionnaire and the Work Ability Index (WAI) were conducted, one in October 2007 and the other in October 2008 on the same cohort. Two cross-sectional analyses and a 1-year longitudinal analysis were conducted using multiple regression analysis. In addition, the relationships between supervisor support and each dimension of WAI were analysed separately. RESULTS: The number of participants was 1157 males. Significant relationships were observed between supervisor support and WAI scores in both survey periods after adjusting for age, job demand, job control, work group size, job rank and job type. The 2007 Supervisor support was a significant predictor of 2008 WAI that raised the possibility that supervisor support does influence WAI scores. From the analysis of each dimension of WAI, a strong relationship between supervisor support and WAI was observed for the sections of the WAI that assessed work capacity but not for the sections that assessed the personal health status of respondents. CONCLUSIONS: Supervisor support is an important predictor of work ability. Supervisor support is associated with the questions of the WAI that assess not only work demands but also person's resources of the work ability model.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».