A Role–resource Approach–avoidance Model of Job Crafting: A Multimethod Integration and Extension of Job Crafting Theory
Notice bibliographique
Résumé
Job crafting refers to changes to a job that workers make with the intention of improving the job for themselves. It may include structural (i.e., physical and procedural), social, and cognitive forms. We draw on two studies to develop a role–resource approach–avoidance taxonomy that integrates and extends the dominant role- and resource-based perspectives of job crafting according to characteristics of approach and avoidance. Study 1 used both qualitative and quantitative methods to analyze job crafting activities described during employee interviews to understand the nature and outcomes of specific job crafting activities. Study 2 provides quantitative support for the specific job crafting types emerging from Study 1, and further explores job crafting outcomes. Approach role crafting includes role expansion and social expansion, while avoidance role crafting includes work-role reduction. Role crafting outcomes include: increased enrichment, increased engagement, and decreased strain through changes in work role boundaries. Approach resource crafting includes work organization, adoption, and metacognition, while avoidance resource crafting includes withdrawal crafting. Resource crafting outcomes include: increased performance, increased engagement, and reduced strain through the development, acquisition, and conservation of resources. Avoidance crafting positively relates to work withdrawal and tends to have fewer relationships with positive outcomes compared to approach crafting.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,006 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».