Demands, control and support: A meta-analytic review of work characteristic interrelationships
Notice bibliographique
Résumé
The job demands-control-support model (Karasek, 1979) is an influential theory for understanding how work characteristics relate to employee well-being, health and performance. However, previous research has largely neglected theory building regarding the interrelationships between job demands, control and support. We remedy such theoretical underdevelopment by reviewing and integrating theory on the relationships between demands, control and support to develop 5 main effect hypotheses and 3 moderator research questions. We test our hypotheses within a meta-analytic framework using a set of 106 studies. Our results show negative relationships between demands-control, demands-supervisor support and demands-coworker support. Our findings also indicate a positive control-supervisor support relationship, but no control-coworker support relationship. Moreover, the proportion of female participants moderated 3 effect sizes—suggesting the importance of gender segregation on work characteristics. Finally, average organizational tenure moderated 2 effect sizes, suggesting that firm specific human capital and coworker networks are important for job perceptions. The current study provides groundwork for developing and refining organizational behavior theories by demonstrating how different work characteristics are related. Importantly, our study gives direction to investigation of cognitive, affective and social processes underlying work characteristics as critical areas for investigation in future research.
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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 | 0,010 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».