Navigating the era of disruption: How emotions can prompt job crafting behaviors
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Abstract Environmental disruptions can disturb the status quo. This can create the need for employees to navigate rapidly evolving demands in their work environment, often before formalized strategic plans can be developed and/or implemented. As such, understanding how employees experience and respond to these disruptions is critical for effective strategic human resource management. Drawing on appraisal theories of emotion, we argue that employees' appraisals of how the disruption has impacted their work can elicit discrete emotions (e.g., frustration and pride). In turn, these emotions can encourage employees to address challenges and opportunities by engaging in job crafting behaviors. Importantly, job crafting behaviors can have implications for subsequent employee outcomes (e.g., performance and well‐being). We test our predictions using a three‐wave survey ( N = 402) in the context of the COVID‐19 pandemic—an unexpected environmental disruption that sparked rapid change. Theoretically, our findings provide insight into why and how employees can self‐initiate changes to their jobs in response to environmental disruptions as well as how job crafting behaviors impact employee outcomes. Practically, our findings provide insight and guidance to SHRM practitioners on how to effectively support and manage employees before, during, and after environmental disruptions.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle