Understanding the Consequences of Technostress: A Non-Linear Perspective
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».