A Longitudinal Person-Centered Perspective on Positive and Negative Affect at Work
Notice bibliographique
Résumé
Emilie Sandrina*, Alexandre J. S. Morinb* , Claude Fernetc & Nicolas Gilleta*a Université de Tours; b Concordia University; c Université du Québec à Trois-RivièresEmilie Sandrin is a PhD student at the University of Tours (France) and at the Université du Québec à Trois-Rivières (Canada). Her research interests include work motivation, workaholism, health, attitudes, and behaviors in the work context.Alexandre J. S. Morin, PhD, is Professor in the Department of Psychology of Concordia University (Montreal, Canada) where he chairs the Substantive-Methodological Synergy Research Laboratory. He defines himself as a lifespan developmental psychologist with broad research interests anchored in the exploration of the social and organizational determinants of psychological well-being, self-concept, and commitments at various life stages. His research interests are centered on substantive-methodological synergies aimed at illustrating the usefulness of powerful new statistical methods (including exploratory structural equation models, mixture models, longitudinal models, and multilevel models).Claude Fernet is full professor in organizational behavior at the Université du Québec à Trois-Rivières, Canada. He received his PhD. in psychology from the Université Laval, Canada. Director of the Group for Research on Health and Wellness at Work, his current research interests include job stress, leadership, work motivation, and employee well-being. His work has been published in journals such as Journal of Organizational Behavior, Work & Stress and Journal of Vocational Behavior.Nicolas Gillet is associate professor in work psychology at the University of Tours, France. His current research interests include work motivation, organizational behaviors, and workers' psychological health.* The authors should be considered first authors and contributed equally to the preparation of this article.Supplemental data for this article is available online at https://doi.org/10.1080/00223980.2020.1781033.CONTACT Nicolas Gillet nicolas.gillet@univ-tours.fr Université de Tours, UFR Arts et Sciences Humaines, Département de psychologie, 3 rue des Tanneurs, 37041 Tours Cedex 1, France.AbstractThis research examines how the direction and intensity of employee’s positive and negative affect at work combine within different profiles, and the relations between these profiles and theoretically-relevant predictors (psychological need satisfaction and supervisor autonomy support) and outcomes (work-family conflict, absenteeism, and turnover intentions). A total sample of 491 firefighters completed our measures initially, and 139 of those completed the same measures again four months later, allowing us to examine the stability of these affect profiles over time. Latent profile analyses and latent transition analyses revealed five identical profiles across the two measurements occasions: (1) Low Negative Affect Facilitators; (2) Moderately Low Positive Affect Incapacitators; (3) High Positive Affect Facilitators; (4) Very Low Positive Affect Incapacitators; and (5) Normative. Membership into Profiles 3, 4, and 5 was very stable over time. In contrast, Profiles 1 and 2 were associated with a highly unstable membership over time. The highest levels of work-family conflict, absenteeism, and turnover intentions were associated with the Very Low Positive Affect Incapacitators. In contrast, the lowest levels of turnover intentions were associated with the Low Negative Affect Facilitators and High Positive Affect Facilitators.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».