Recovery after work experiences, employee well-being and intent to quit
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Purpose – A growing body of research suggests that psychological experiences related to recovery after work may reduce employee fatigue and exhaustion and improve well-being. The purpose of this paper is to extend this literature by examining several correlates and consequences of four recovery experiences: psychological detachment, relaxation, mastery, and control. Design/methodology/approach – Data were collected from 290 nursing staff working in hospitals using a questionnaire study and well-established measures. Hierarchical regression analyses were used to test the hypotheses. Findings – The results suggest that the four recovery experiences were, with one exception, positively and significantly correlated. Personal demographic variables (e.g. work status and level of education) had relationships with the use of particular recovery experiences. Passion was positively related to the use of mastery and control, while work intensity was negatively associated with the use of psychological detachment and relaxation. The use of particular recovery experiences was generally associated with lower intentions to quit and positive indicators of psychological well-being. Research limitations/implications – There are several implications for research and practice. Scholars can use the results to extend the theories such as the job demands-resources model, including the role of work intensity as job demands. At the organizational level, managers and leaders should consider supporting strategies that help employees recover after work. Originality/value – This study extends the empirical research on recovery after work using some variables not previously used. The theory on recovery after work is also extended.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,006 | 0,002 |
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 découle