The impact of forensic work on home life: the role of emotional labour, segmentation/integration and social support
Notice bibliographique
Résumé
Purpose – Adopting a person-environment (P-E) fit approach, the purpose of this paper is to examine the role of emotional labour, segmentation/integration and social support in the development of work-home conflict. Design/methodology/approach – Mental health professionals ( n =118) completed the work-home conflict and home-work conflict scales (Netemeyer et al. , 1996), the segmentation preferences and supplies scales (Kreiner, 2006) and the Mann Emotion Requirements Inventory (Mann, 1999). A social support checklist was also developed to assess the perceived value of work and non-work sources of support. Findings – Contrary to expectation, emotional labour was associated with lower levels of work-home conflict. There was no evidence found for the relevance of a P-E fit approach, rather the results indicated that the perception that the organisation supports the separation of work and home is sufficient in ameliorating work-home conflict. In addition, work-based support was found to reduce work-home conflict. Research limitations/implications – The importance of support within the work environment as a way of reducing work-home conflict has been highlighted. That is, providing a safe environment to discuss anxieties and concerns is a fundamental factor when developing organisational support structure. The importance of providing professionals with choice regarding their preference to segment or integrate work and home has also been highlighted. Based on the contradictory findings with regards to emotional labour and work-home conflict, future research should aim to further examine this relationship within a forensic psychiatric setting. Originality/value – This is the first research paper to explore the role of emotional labour, segmentation/integration and social support in the development of work-home conflict.
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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 | 0,004 | 0,005 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».