There’s Two Sides to Every Tale: Enabling – Enclosing Work-Life Policies and Autonomy Satisfaction
Notice bibliographique
Résumé
Work-life policies are offered to employee to help manage conflicting demands stemming from work and life. Yet findings on the actual outcomes of such policies are mixed. Indeed, most research tends to bundle different work-life policies instead of taking into consideration their differential nature. One exception is the enabling – enclosing conceptualisation of work-life policies (Bourdeau et al., 2019). In this paper, a series of four cross-sectional studies with various samples of potential and actual work-life policies users was conducted, in order to 1) empirically validate that work-life policies can be classified using the enabling – enclosing proposition; 2) investigate how the use of enabling, mid-range and enclosing policies relates with various intraindividual outcomes; and 3) integrate the self-determination perspective (Ryan & Deci, 2017) in order to explore the mediating role of autonomy satisfaction in these relationships. Confirmatory factorial analyses in all 4 studies confirmed the 3-factor model, both for projected use (Study 1, N = 292; Study 2, N = 168) and actual use (Study 3, N = 284; Study 4, N = 251) of work-life policies. Furthermore, structural equation modeling analysis showed that higher use of enabling policies leads to higher levels of satisfaction with life, career, and work-life balance, whereas higher use of enclosing policies leads to higher levels of burnout and turnover intentions, both directly (Study 3) and through the mediating role of autonomy satisfaction (Study 4). We discuss theoretical and practical implications of this research.
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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 | 0,004 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».