Meaning in Work and Meaning at Work: Empirically Based Clarity of the Constructs
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.
Notice bibliographique
Résumé
Meaning in the context of work plays a significant role in many of our lives. Yet empirically grounded clarity about what the construct signifies is lacking. In our paper, we disaggregate meaning in the context of work to meaning in work and meaning at work (Pratt & Ashforth, 2003; Wrzesniewski, 2003). Using mixed methods approach we discover the dimensions of the two constructs based on qualitative (semi-structured interviews) and quantitative (survey and CFA) studies, develop robust scales to measure meaning in work and meaning at work, and probe the relationships between the two constructs based on qualitative (semi-structured and structured interviews) and quantitative (survey and CFA) studies. Our results clearly indicate that the empirically supported main dimensions of meaning in work are fulfilment, connection, perceived importance of the work and purpose of the work; that meaning at work is represented by a wider set of dimensions than we had envisaged based on the existing literature; and that the relationship between meaning in work and meaning at work is interesting and dynamic with several nuances. We conclude our paper by discussing the theoretical and empirical contributions, the managerial implications, and the future research areas.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle