Notice bibliographique
Résumé
In contemporary organizations, people are increasingly faced with high work demands, long work hours, and strong time pressure, all of which present challenges for people’s use and management of their energy. To better understand human energy in work organizations and its implications, we need to examine human energy issues in the everyday-that is, human energy is often influenced by practices, activities, experiences, and small actions that would seem rather ordinary and mundane in people’s routine work and life (e.g., sleep patterns, recovery activities at or off work, small moments during the workday). While seemingly small, these factors can be powerful in shaping workplace outcomes through their constant, recurring effects. In the field’s current conversation about human energy in organizations, important questions remain regarding the potency and nuances of the everyday. Thus, this symposium aims to stimulate a scholarly conversation and move forward our understanding of human energy in organizations using this lens of the everyday. Employing a diverse set of methods and contexts, papers in this symposium reveal how energy-related activities, practices, experiences, and small actions in people’s routine work and life (e.g., sleep, recovery activities, workday moments) may involve unique individual choices, shape individuals’ experiences and behavior at work, and even influence workplace outcomes that do not appear to directly relate to energy. In line with this year’s Academy Meeting theme “Making Organizations Meaningful”, this symposium also highlights a purpose of organizations that goes beyond pursuing economic profit and lies in constructing positive human experiences and fulfilling human capacity potential in the workplace. Reenergizing through Work Recovery: Predictors and Results of Recovery Profiles Presenter: John P. Trougakos; U. of Toronto Presenter: Allison S. Gabriel; U. of Arizona Presenter: Andrew A. Bennett; Old Dominion U. Presenter: Jason Dahling; College of New Jersey Presenter: Charles Calderwood; Virginia Commonwealth U. Sleepy First Impressions: Lack of Sleep and Development of Leader-Follower Relationships over Time Presenter: Cristiano L. Guarana; U. of Virginia Presenter: Christopher M. Barnes; U. of Washington Mindful Moments: Dynamic Fluctuations in Meaningfulness and Employee Deviance Behavior Presenter: Erin D. Cooke Long; U. of North Carolina, Chapel Hill Presenter: Michael S Christian; U. of North Carolina, Chapel Hill Presenter: Jocelyn Alisa Lã; U. of North Carolina, Chapel Hill
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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 | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,033 |
| Communication savante | 0,024 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».