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Enregistrement W2880670337 · doi:10.5465/ambpp.2018.12047symposium

Character Strengths in Work Organizations: New Findings and Practical Implications

2018· article· en· W2880670337 sur OpenAlexaboutno aff
Jane E. Dutton, Dov Eden

Notice bibliographique

RevueAcademy of Management Proceedings · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueResilience and Mental Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThrivingFlourishingPositive psychologyCharacter (mathematics)Strengths and weaknessesPsychologyContext (archaeology)FeelingMeaning (existential)Social psychologyWork (physics)Software deploymentEpistemologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Character strengths are positive personal attributes, which are manifested in individuals’ behaviors, thoughts, and feelings (Peterson & Seligman, 2004). In 2004, Peterson and Seligman have identified 24 character strengths, which are valued over time, and across cultures and religions. In 2011, Seligman has presented these 24 character strengths as the cornerstones of all five components of the flourishing life. He proposed that by identification, exploration, and deployment of personal character strengths, individuals can experience positive emotions, engagement, positive relationships, meaning, and accomplishment (Seligman, 2011). Accordingly, character strengths were expected to be important contributors to human thriving in various life arenas, including at work. By using valid empirical methodologies, research on character strengths at work provides insights into connections, effects, and antecedents of individuals' character strengths deployment in the context of work, the mechanisms through which the use of character strengths at work operate, and ways in which they can be enhanced and developed. This research has accumulated over the years and the time is now ripe for an overview of what has been learned about character strengths at work. In this symposium we present the role of strengths use in the workplace by showing its personal and organizational benefits, provide practical implications on developing employee strengths use and how to do so. Thus, this symposium advances theory and research on workplace strength use, and positive organizational behavior as a field of study in management research (e.g. Cameron, Dutton, & Quinn, 2003). Such an integrative overview can be beneficial for researchers and practitioners, as it will point to key effects and processes related to character strengths at work, which should be considered in future research, as well as in managerial and self-oriented practices at work. Using Character Strengths at Work: Theoretical Framework and Related Evidence Presenter: Hadassah Littman-Ovadia; Department of Social Sciences and Psychology, Ariel U. Transactive Strengths Systems: Considering Strengths Use in Organizations as a Multilevel Construc Presenter: Marianne Van Woerkom; Tilburg U. Presenter: Maria Christina Meyers; Tilburg U. Presenter: Arnold Bakker; Erasmus U. Rotterdam Supporting Employees in the Use of their Strengths at Work: Exploring Boundary Conditions Presenter: Maria Christina Meyers; Tilburg U. The Role of Strengths Use in Leaders for Leaders and Subordinates Work Engagement and Strain Presenter: Claudia Harzer; Technical U. Darmstadt, Department of Psychology Presenter: Kathrin Rosing; U. of Kassel Well-Being and Performance at Work: Could Character Strengths be Part of the Solution? Presenter: Philippe Dubreuil; Business School, U. du Quebec a Trois-Rivieres, Canada Presenter: Claudia Harzer; Technical U. Darmstadt, Department of Psychology

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,078

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,005
Études des sciences et des technologies0,0050,008
Communication savante0,0090,020
Science ouverte0,0030,007
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,403
Écart entre enseignants0,370 · 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

Citations0
Publié2018
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