Engagement of employees in a research organisation: A relational perspective
Notice bibliographique
Résumé
Background: Increasing work engagement in a sustainable way remains a challenge despite years of research on the topic. Relationships at work are vital to foster engagement or disengagement. While the relational model by Kahn and Heaphy is conceptually appealing to explain work engagement, it lacks empirical support.Aims: The aims of this study were to investigate the associations among relational factors, psychological conditions (psychological meaningfulness, availability and safety) and work engagement and to test a structural model of work engagement.Setting: A total of 443 individuals in an agricultural research organisation participated in a cross-sectional study.Methods: Four scales that measured relational factors, the Psychological Conditions Scale and the Work Engagement Scale were administered. Latent variable modelling was used to test the measurement and structural models.Results: The results confirmed a structural model in which relational facets of job design contributed to psychological meaningfulness. Emotional exhaustion (inverse) and co-worker relationships contributed to psychological availability. Supervisor relationships contributed to psychological safety. Psychological meaningfulness and psychological availability contributed to work engagement, while emotional exhaustion contributed to disengagement.Conclusion: The relational context is an important target for intervention to affect the psychological conditions which precede work engagement. To promote work engagement, it is vital to focus on psychological meaningfulness, psychological availability and emotional exhaustion.
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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 | 0,006 | 0,011 |
| 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 | 0,003 | 0,006 |
| Communication savante | 0,007 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».