Effect of a participative action intervention program on reducing mental retirement
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The present study aimed to investigate the effects of a stepwise, bottom-up participatory program with a tailor-made intervention process addressing the level of mental retirement in a sample of Dutch employees. Mental retirement refers to feelings of being disconnected from your work and your organization. Prevention of mental retirement is important since sustainable employability is becoming more important in today's society due to the ageing of the working population and the changes in skills demands. METHODS: This prospective cohort study with a one-year follow-up employs a sample of 683 employees of three organizations in The Netherlands, who filled out two questionnaires: at baseline and 1 year later. The dependent measure was mental retirement, which consists of three sub-concepts: developmental pro-activity, work engagement and perceived appreciation. RESULTS: Multilevel analysis (N = 466) showed that employees who more actively participated in the intervention(s) had a small but statistically significant larger decrease in mental retirement at follow-up. CONCLUSIONS: The stepwise, bottom-up participatory program with a tailor-made intervention process shows a tendency to decrease the level of mental retirement in Dutch employees. However, the implementation of interventions could be further improved since it turned out to be very challenging to keep up participants' commitment to the program. Future research should study the effectiveness of this program further with an improved study design (control group, multiple follow-ups, several data sources).
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».