When everything is urgent! Mail use and employee well-being
Notice bibliographique
Résumé
Karasek's (1979) demand-control (JDC) model of stress was used to theoretically justify the following hypothesis regarding the relationship between employee email use and well-being: (1) the demands imposed on an employee by their use of email (i.e., email volume, hours spent per week in email, the perceived importance and importance/urgency of the email they send/receive) will predict their perceptions of email overload, (2) perceptions of email overload will predict employee well-being, and (3) work control will moderate the relationships between email demands and email overload. Partial least squares structural equation modelling was used to test the paths in the model using a sample of 1491 knowledge workers. Our analysis confirmed that all four conceptualizations of email demands included in our model predicted email overload and that email overload was a significant predictor of perceived stress. Control over work moderated the path between ‘Important and Urgent’ email and email overload, providing partial support for Karasek's buffer hypothesis. This study contributes to the well-being literature by demonstrating that: (1) email overload is a distinct type of role overload, and (2) email-related strain can be mitigated by giving employees more control over their work.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».