Recovery after work experiences, employee well-being and intent to quit
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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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 | 0,006 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».