Better together? Examining profiles of employee recovery experiences.
Notice bibliographique
Résumé
Employees are exposed to a wide variety of job demands that deplete personal resources and necessitate recovery. In light of this need, research on work recovery has focused on how distinct recovery experiences during postwork time relate to employee well-being. However, investigators have largely tested the effects of these experiences in isolation, neglecting the possibility that profiles of recovery experiences may exist and influence the recovery process. The current set of studies adopted a person-centered approach using latent profile analysis to understand whether unique constellations of recovery experiences-psychological detachment, relaxation, mastery, control, and problem-solving pondering-emerged for 2 samples of full-time employees. In Study 1, which involved a single-time-point assessment, we identified 4 unique profiles of recovery experiences, tested whether job demands (i.e., time pressure, role ambiguity) and job resources (i.e., job control) differentiated profile membership, and evaluated whether each profile uniquely related to employee well-being outcomes (i.e., emotional exhaustion, engagement, somatic complaints). In Study 2, which involved 2 time points, we replicated 3 of the 4 profiles observed in Study 1, and tested 2 additional antecedents rated by employees' supervisors: leader-member exchange and supervisor support for recovery. Across both studies, unique differences emerged in regard to antecedents and outcomes tied to recovery experience profile membership. (PsycINFO Database Record
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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 | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».