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Enregistrement W3045565596 · doi:10.5465/ambpp.2020.18523symposium

Human Energy in the Context of Work-Nonwork Interface: A Look at the Everyday

2020· article· en· W3045565596 sur OpenAlexaffabout
Juliana Badovinac, Chu‐Hsiang Chang, Seonghee Cho, Wonjoon Chung, Jason J. Dahling, Nerisa Dozo, Charlotte Fritz, Allison S. Gabriel, Anita C. Keller, Sooyeol Kim, Stacey L. Parker, John P. Trougakos, Hannes Zacher

Notice bibliographique

RevueAcademy of Management Proceedings · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueTechnostress in Professional Settings
Établissements canadiensUniversity of TorontoQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)Work (physics)ConversationPublic relationsEveryday lifeEnergy (signal processing)SociologyPsychologyStressorSocial psychologyPolitical scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the modern workplace, employees are increasingly faced with high work demands, long work hours, and intensive time pressure, all of which present challenges for employees’ use and management of their personal resources at work. To better understand human energy in work organizations and its implications, we need to examine human employees’ energy management strategies in dealing with everyday demands — that is, human energy is influenced by practices, activities, experiences, and small actions that would seem rather ordinary and mundane in people’s routine work and life (e.g., eating, recovery activities at or off work, or reattachment). Specifically, it is important to understand the blurry boundary between work and personal domains in modern society, due to the prevalence of communication technology (e.g., the Internet, Smartphone, and PC). In other words, employees’ workplace experiences (e.g., stressors) could influence their personal domain activities, and vice versa. Thus, this symposium aims to stimulate a scholarly conversation and move forward our understanding of human energy in organizations using the lens of the everyday work- and non-work spillover effects. Employing diverse sets of methods and contexts, papers in this symposium reveal how energy-related activities, practices, experiences, and small actions in people’s everyday routine in both domains may involve unique individual choices, shape individuals’ experiences and behavior, and even influence workplace outcomes that do not appear to directly relate to energy. In line with this year’s Academy Meeting theme “Broadening our Sight”, our symposium also highlights a purpose of organizations that goes beyond pursuing economic profit and lies in constructing positive human experiences and fulfilling human capacity potential in the workplace. The Hidden Costs of Challenge Stressors: Differential Effects of Stressors on Snacking at Work Presenter: Anita Keller; U. of Groningen Presenter: Chu-Hsiang Chang; Michigan State U. Managing Energy at Work for Recovery at Home Presenter: Stacey L. Parker; U. of Queensland Presenter: Hannes Zacher; Leipzig U. Presenter: Nerisa Dozo; U. of Melbourne Presenter: Sooyeol Kim; National U. of Singapore (NUS) It Is Important What My Leader Experienced at Night: A Daily Dyadic Study of Follower Creativity Presenter: Seonghee Cho; North Carolina State U. Presenter: Sooyeol Kim; National U. of Singapore (NUS) Presenter: WonJoon Chung; Department of Management and Marketing, The Hong Kong Polytechnic U. A Self-Determination Theory Perspective of Morning Reattachment to Work Presenter: John P. Trougakos; U. of Toronto Presenter: Allison S. Gabriel; U. of Arizona Presenter: Juliana Badovinac; Queen’s U. Presenter: Jason Dahling; College of New Jersey

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)0,002
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0060,010
Communication savante0,0110,008
Science ouverte0,0010,007
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,296 · 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
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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