Human Energy in the Context of Work-Nonwork Interface: A Look at the Everyday
Notice bibliographique
Résumé
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
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,010 |
| Communication savante | 0,011 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 ».