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Enregistrement W2571130144 · doi:10.1111/peps.12219

Commuting stress process and self‐regulation at work: Moderating roles of daily task significance, family interference with work, and commuting means efficacy

2017· article· en· W2571130144 sur OpenAlexaff
Le Zhou, Mo Wang, Chu‐Hsiang Chang, Songqi Liu, Yujie Zhan, Junqi Shi

Notice bibliographique

RevuePersonnel Psychology · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueBehavioral Health and Interventions
Établissements canadiensWilfrid Laurier University
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMorningPsychologyMediationStressorWork (physics)Task (project management)Structural equation modelingSocial psychologyDevelopmental psychologyClinical psychologyEngineeringMedicineStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Based on self‐regulation theories of stress processes, this study proposed a model to examine the within‐person mediation relationship between morning commuting stressors and self‐regulation at work via morning commuting strain. In addition, the study examined the moderating roles of daily task significance, daily family interference with work, and commuting means efficacy in this mediation model. Results from 45 bus commuters’ daily diary data over a period of 15 workdays indicated that the amount of morning commuting stressors experienced by the bus commuters was positively related to their morning commuting strain, which, in turn, had a negative impact on self‐regulation at work. At the within‐person level, daily task significance buffered the negative indirect relationship between morning commuting stressors and self‐regulation at work via morning commuting strain, whereas daily family interference with work in the morning exacerbated this negative indirect relationship. Further, at the between‐person level, commuting means efficacy buffered this negative indirect relationship such that the negative indirect effect was weaker for workers with higher (vs. lower) commuting means efficacy. Theoretical and practical implications of these findings are discussed.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,074
Tête enseignante GPT0,385
Écart entre enseignants0,311 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
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

Citations85
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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