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Enregistrement W3091268077 · doi:10.6000/2292-2598.2020.08.02.10

Social and Psychological Support for Personnel in Organisations: Work-Life Balance Programmes

2020· article· en· W3091268077 sur OpenAlexvenueno aff
Marianna Tkalych, Iryna Snyadanko, N. O. Guba, Yuliia Zhelezniakova

Notice bibliographique

RevueJournal of Intellectual Disability - Diagnosis and Treatment · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueWorkplace Health and Well-being
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWork–life balanceBalance (ability)Work (physics)PsychologySocial supportPublic relationsApplied psychologyBusinessSocial psychologyPolitical scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: The study aimed to explore the work-life balance concept, assessing the level and the peculiarities of work-life balance. Background: The paper covers the psychological reconstruction of the concept of "the work-life balance" in terms of its implicit understanding and differentiated diagnosis. Method: The main research methods are: theoretical – the study of literature on the research problem; empirical – a study on the methodology for assessing psychological well-being, as well as methods of descriptive and analytical statistics. Results: It has been designed an inventory based on 16 statements divided into the work-life balance components by means of the factor analysis. Satisfaction with work and family roles have been found to have additive effects on happiness, life satisfaction, and perceived quality of life. The basic strategies in social and psychological programs in organisations have been analysed as focus strategies, "resource/refusal" strategies, adaptive strategies. Adaptive strategies are the ones helping to adapt to problems arising at work or/and at home. Conclusion: Empirical findings suggest that involvement in multiple roles can improve psychological and mental health by buffering negative effects such as reduced. The use of individual adaptive strategies with the resource increase strategy perfectly contributes to the work-life balance achievement.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,487

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,165
Tête enseignante GPT0,441
Écart entre enseignants0,276 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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