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Enregistrement W2907831576

Understanding the Consequences of Technostress: A Non-Linear Perspective

2018· article· en· W2907831576 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of the Association for Information Systems · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueTechnostress in Professional Settings
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTechnostressPerspective (graphical)Computer sciencePsychologyArtificial intelligence
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite the rise in technostress research, two significant gaps have been overlooked. First, although studies on stress proposed curvilinear relationships, such interactions have rarely been examined in the technostress literature. Second, despite stress being multi-disciplinary and theoretically related to emotions, past technostress studies have rarely adopted transdisciplinary approaches. This paper aims to address these knowledge gaps by adopting the triphasic stress model, the appraisal theory of emotions, and the activation theory to investigate and explain the presence of curvilinear relationships within a mediated and moderated model. Data were collected and analyzed by surveying 215 employees from four different medium-sized US organizations. Our findings suggest that antecedents such as ICT-self-efficacy and presenteeism significantly relate to technostressors through cubic S-shaped interactions, while technostressors exhibit a quadratic U-shaped relation with technoexhaustion, whereas technoexhaustion shows a positive linear relationship with discontinuous usage intention. Furthermore, our results partially support the moderating influence of negative affectivity and mediation effects of technoexhaustion. Through this study, we offer a different theoretical perspective and an innovative understanding of the true nature of the technology and stressors. It also offers insights on designing effective organizational ICT tools.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,743
Score d'incertitude au seuil0,225

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,059
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,295 · 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