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Enregistrement W2133962318 · doi:10.1177/0149206314522301

All Work and No Play? A Meta-Analytic Examination of the Correlates and Outcomes of Workaholism

2014· article· en· W2133962318 sur OpenAlexaff
Malissa A. Clark, Jesse S. Michel, Ludmila Zhdanova, Shuang Yueh Pui, Boris B. Baltes

Notice bibliographique

RevueJournal of Management · 2014
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueWorkaholism, burnout, and well-being
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyConscientiousnessPerfectionism (psychology)PersonalityConstruct (python library)BurnoutSocial psychologyBig Five personality traitsClinical psychologyExtraversion and introversion

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Empirical research on workaholism has been hampered by a lack of consensus regarding the definition and appropriate measurement of the construct. In the present study, we first review prior conceptualizations of workaholism in an effort to identify a definition of workaholism. Then, we conduct a meta-analysis of the correlates and outcomes of workaholism to clarify its nomological network. Results indicate that workaholism is related to achievement-oriented personality traits (i.e., perfectionism, Type A personality), but is generally unrelated to many other dispositional (e.g., conscientiousness, self-esteem, positive affect) and demographic (e.g., gender, parental status, marital status) variables. Findings are mixed regarding the relationship between workaholism and affectively laden variables, which speaks to the complex nature of workaholism. Results also show that workaholism is related to many negative outcomes, such as burnout, job stress, work–life conflict, and decreased physical and mental health. Overall, results provide solid evidence that workaholism is best conceptualized as an addiction to work that leads to many negative individual, interpersonal, and organizational outcomes.

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)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,052
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,981
Score d'incertitude au seuil0,099

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,052
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,013
Bibliométrie0,0070,006
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,256 · 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.

Devis d'étudeMéta-analyse
DomaineMéthodes
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

Citations543
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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