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Enregistrement W3080958841 · doi:10.1080/00223980.2020.1781033

A Longitudinal Person-Centered Perspective on Positive and Negative Affect at Work

2020· article· en· W3080958841 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Psychology · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueWorkaholism, burnout, and well-being
Établissements canadiensUniversité du Québec à Trois-Rivières
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyContext (archaeology)Affect (linguistics)Work (physics)Perspective (graphical)Social psychologyApplied psychologySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This 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.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,885
Score d'incertitude au seuil0,795

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,293 · 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