A work–family enrichment intervention: Transferring resources across life domains.
Notice bibliographique
Résumé
This study expands the work-family enrichment literature by integrating enrichment theory (Greenhaus & Powell, 2006), social-cognitive theory (Bandura, 2001), capitalization theory (e.g., Gable, Reis, Impett, & Asher, 2004), and creative cognition theory (e.g., Smith, Ward, & Finke, 1995), in order to advance a novel conceptual model of the effects of resource transfer training on enrichment and job satisfaction. The model was tested by developing and evaluating a work-to-family enrichment training program, the Resource Transfer Training, which was based on Greenhaus and Powell's (2006) enrichment theory and interpersonal capitalization theory (Ilies, Keeney, & Scott, 2011). The training was administered to 163 administrative employees using a longitudinal prepost experimental design. Consistent with hypotheses, findings indicated that, compared to a control training condition, the Resource Transfer Training increased development-based enrichment from work to family (the transfer of skills, knowledge and values). Furthermore, the effect of the training on both development-based and affect-based enrichment (the transfer of positive affect) was mediated by enrichment self-efficacy, and the indirect effects of the training on enrichment were moderated by initial social-emotional work resources. Finally, as hypothesized, enrichment self-efficacy and enrichment experiences sequentially mediated the effect of the training on job satisfaction. This work advances theory by demonstrating that human agency can facilitate enrichment experiences across roles, and by exploring new antecedents of enrichment through theoretically driven training components. It advances practice by devising and testing a work-to-family enrichment intervention that can serve as a tool for organizations to increase positive synergy between work and nonwork roles. (PsycInfo Database Record (c) 2021 APA, all rights reserved).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».