No one is safe! But who’s more susceptible? Locus of control moderates pandemic perceptions’ effects on job insecurity and psychosocial factors amongst MENA hospitality frontliners: a PLS-SEM approach
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The research aimed to formulate and test a model concerning COVID-19 perceptions effects on job insecurity and a set of psychosocial factors comprising anxiety, depression, job burnout and job alienation in the Middle East and North African (hereafter, MENA) regional context. Also, the study attempted to examine whether locus of control can moderate these hypothesised linkages amongst customer service employees working in MENA hospitality organisations. METHODS: The study is based on a sample of 885 responses to an online survey and Partial Least Square Structural Equation Modelling (PLS-SEM). RESULTS: The main findings show the existence of a significant correlation between COVID perceptions and job insecurity and all psychosocial factors, i.e., more intense COVID-19 perceptions accompany higher levels of job insecurity, anxiety, depression, job burnout and job alienation. Furthermore, our results revealed that, in pandemic time, hospitality customer service employees with external locus of control are more likely to suffer higher alienation, anxiety and depression than those with internal locus of control. CONCLUSIONS: The research originality centres on the establishment that COVID-19 has a severe negative impact within the hospitality customer service labour force (in the MENA region). These effects were more profound for participants who claimed external locus of control than those with internal locus of control.
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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 | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».