A meta‐analysis of the antecedents of work–family enrichment
Notice bibliographique
Résumé
Summary This study meta‐analytically examined theoretically derived antecedents of both directions of work–family enrichment (sometimes labeled facilitation or positive spillover), namely, work–family enrichment and family–work enrichment. Contextual and personal characteristics specific to each domain were examined. Resource‐providing (e.g., social support and work autonomy) and resource‐depleting (e.g., role overload) contextual characteristics were considered. Domain‐specific personal characteristics included the individuals' psychological involvement in each domain, the centrality of each domain, and work engagement. Results based on 767 correlations from 171 independent studies published between 1990 and 2016 indicate that several contextual and personal characteristics have significant relationships with enrichment. Although those associated with work tend to have stronger relationships with work–family enrichment and those associated with family tend to have stronger relationships with family–work enrichment, several antecedent variables have significant relationships with both directions of enrichment. Resource‐providing contextual characteristics tend to have stronger relationships with enrichment than do resource‐depleting characteristics. There was very little evidence of gender being a moderator of relationships between contextual characteristics and enrichment. Lastly, meta‐analytic structural equation modeling provided evidence that a theoretical path model wherein work engagement mediates between several contextual characteristics and enrichment is largely generalizable across populations.
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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 | 0,027 | 0,063 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,021 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».