Charting New Terrain in Work Design: A Study of Hybrid Work Characteristics
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Research on work design to date has focused on work characteristics associated primarily with one of three domains—task, social, or contextual. The present paper introduces a new concept—hybrid work characteristics—that refer to work characteristics which are not fully captured within any one of the three domains but possess features from more than one domain. We identify boundarylessness, multitasking, non‐work‐related interruptions, and demand for constant learning as hybrid work characteristics in the modern work environment. Furthermore, we theorise that boundarylessness, multitasking, and demand for constant learning carry both enriching and depleting potential, but non‐work‐related interruptions have only depleting potential. In our study, we developed instruments to assess the four work characteristics and tested their relationship with jobholders’ job satisfaction, occupational commitment, emotional exhaustion, and somatic health symptoms, through three independent studies (a total of 968 employees across a wide range of jobs). The results demonstrated convergent, predictive, and discriminant validity for the newly developed scales, and showed partial support for the prediction that boundarylessness and multitasking are beneficial as well as detrimental for jobholders and consistent support for the depleting potential inherent in non‐work‐related interruptions. We conclude with a discussion of how our exploration of hybrid work characteristics contributes to research on work design and management practices.
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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 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».