Who’s more vulnerable? A generational investigation of COVID-19 perceptions’ effect on Organisational citizenship Behaviours in the MENA region: job insecurity, burnout and job satisfaction as mediators
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This paper is an empirical investigation that examines a path model linking COVID-19 perceptions to organisational citizenship behaviour (OCBs) via three mediators: job insecurity, burnout, and job satisfaction. The research examines the path model invariance spanning Generations X, Y, and Z. Three countries in the Middle East and North Africa (MENA) were the focus of the study. METHODS: The data was collected from a sample of employees in service companies (n = 578). We used a Partial Least Square Structural Equation Modelling (PLS-SEM) to analyse the data. RESULTS: Our findings reveal that COVID-19 perceptions positively predict job insecurity, which positively impacts burnout levels. Burnout negatively predicts job satisfaction. The findings established that job satisfaction positively predicts OCBs. The mediation analysis determined that job insecurity, burnout and job satisfaction convey the indirect effects of COVID-19 perceptions onto OCBs. Finally, our hypothesised model is non-equivalent across Generations X, Y and Z. In that regard, our multi-group analysis revealed that the indirect effects of COVID-19 perceptions on OCBs were only valid amongst younger generations, i.e., Generation Y and Generation Z. Specifically, younger generations are substantially more vulnerable to the indirect effects of COVID-19 perceptions on their engagement in OCBs than Generation X whose job satisfaction blocks the effects of COVID-19 perceptions on OCBs. CONCLUSIONS: The present study extends our knowledge of workplace generational differences in responding to the perceptions of crises or pandemics. It offers evidence that suggests that burnout, job attitudes and organisational outcomes change differently across generations in pandemic times.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».