Depending on your own kindness: The moderating role of self-compassion on the within-person consequences of work loneliness during the COVID-19 pandemic.
Notice bibliographique
Résumé
The coronavirus (COVID-19) pandemic has transformed the way we work, with many employees working under isolating and difficult conditions. However, research on the antecedents, consequences, and buffers of work loneliness is scarce. Integrating research on need for belonging, regulatory loop models of loneliness, and self-compassion, the current study addresses this critical issue by developing and testing a conceptual model that highlights how COVID-related stressors frustrate employees' need for belonging (i.e., telecommuting frequency, job insecurity, and a lack of COVID-related informational justice), negatively impacting worker well-being (i.e., depression) and helping behaviors [i.e., organizational citizenship behavior (OCB)] through work loneliness. Furthermore, we examine the buffering role of self-compassion in this process. Results from a weekly diary study of U.S. employees conducted over 2 months during the initial stage of the pandemic provide support for the mediating role of work loneliness in relations between all three proposed antecedents and both outcomes. In addition, self-compassion mitigated the positive within-person relationship between work loneliness and employee depression, indicating that more self-compassionate employees were better able to cope with their feelings of work loneliness. Although self-compassion also moderated the within-person relationship between work loneliness and OCB, this interaction was different in form from our prediction. Implications for enhancing employee well-being and helping behaviors during and beyond the pandemic are discussed. (PsycInfo Database Record (c) 2021 APA, all rights reserved).
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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 | 0,003 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».