How workplace support for the <scp>COVID</scp>‐19 pandemic and personality traits affect changes in employees' affective commitment to the organization and job‐related well‐being
Notice bibliographique
Résumé
How do organizational responses to environmental disruptions affect employees' job-related well-being? As the COVID-19 pandemic has led to new ways of working, increased health concerns, and added responsibilities, employees are facing important challenges in doing their work that can affect their job-related well-being. This study aims to understand how different types of work support (i.e., perceived organizational support and supervisor accessibility) in response to environmental disruption interact with personality traits (i.e., core self-evaluations and future focus) to influence changes in employees' affective commitment to their organization and in their job-related well-being. We develop a moderated mediation model and test it on data collected from 295 individuals working in the United Kingdom. We find that work support for the COVID-19 pandemic, both perceived organizational support and supervisor accessibility, is associated with more positive changes in employees' job-related well-being and that this effect is mediated by changes in employees' affective commitment to their organization. Furthermore, we find that personality traits moderate the relationships between these two types of support and changes in affective commitment to the organization, with those relationships being more positive for employees with low core self-evaluations and for those with a high future focus.
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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 | 0,005 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| 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 ».