Assessing job crafting competencies to predict tradeoffs between competing outcomes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We introduce the job crafting competency construct and apply it to predict tradeoffs between competing outcomes that are inherent in job crafting, like performance and well‐being or engagement and withdrawal. Job crafting competencies are the clusters of individual knowledge, skills, and abilities that are necessary to achieve personal objectives through effective job crafting problem‐solving. We create a framework of job crafting competencies consisting of comprehensive/simplistic heuristic information use and approach/avoidance problem‐solving skills. In Study 1, we operationalize competencies as profiles demonstrated through an aptitude‐oriented assessment that predicts differences in outcomes. Five distinct profiles emerged in a sample of 174 workers. The high‐volume analytic problem‐solving profile was associated with higher performance and strain, while the ambivalent acquiescence profile was associated with lower performance and strain. The practical problem‐solving profile minimized tradeoffs between performance and strain. Rapid problem‐solving and low‐volume analytic problem‐solving profiles were variants in between these other patterns. Study 2 used a survey of 323 workers to support the uniqueness of the five competencies, and their relationships with approach/avoidance job crafting, engagement, and withdrawal. The research identifies a new job crafting individual difference (job crafting competencies) to delineate outcomes and tradeoffs according to unique competency profiles.
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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 | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».