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Enregistrement W2965789260 · doi:10.5465/ambpp.2019.18951abstract

Exploring the Impact of Perceived Organizational Support in the Context of Patient Violence

2019· article· en· W2965789260 sur OpenAlexaff
Josianne Lamothe, Stéphane Guay, Richard Boyer

Notice bibliographique

RevueAcademy of Management Proceedings · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueWorkplace Violence and Bullying
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDistressContext (archaeology)Mental distressPsychologyMental healthPerceived organizational supportOccupational safety and healthSuicide preventionWorkplace violenceClinical psychologyHuman factors and ergonomicsProtective factorSocial psychologyPoison controlPsychiatryMedicineOrganizational commitmentMedical emergency

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Workplace violence is known risk factor for diminished mental health and turnover intentions. Yet, to this day, researchers still do not know how victimized workers cope over time or how organizations can best help them recover. This study sought to document the evolution of psychological distress in a sample of recently victimized professionals (N=81) immediately after the event and over the course of one year. Mixed-modeling was used to assess distress scores at four different time points (3, 11, 27, 52 weeks). Findings suggest that patient violence had a serious impact on staff mental health with close to 35% of women and 11% of men suffering from severe distress after returning to work. Perceived organizational support proved to be a good protective factor against severe distress but its effect eroded with cumulative exposure to violence. Considering the high risk of experiencing violence in certain work settings, this article concludes by discussing how organizations can be more considerate of the needs of traumatized workers.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,260 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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