Areas of worklife as predictors of occupational health – A validation study in two German samples
Notice bibliographique
Résumé
Background/aim Occupational health largely depends on the perceived fit between the employee's abilities and workplace demands/factors. The Areas of Worklife Scale (AWS) specifies six areas that are particularly relevant in this respect: workload, control, reward, community, fairness, and values. The current article aimed at investigating the factorial structure and the criterion validity of the German translation of the AWS. Methods Data were collected in two samples. In study 1, 1455 public service workers were surveyed using the six areas of worklife and well-being. In study 2, to investigate the well-established relationship between the AWS and burnout, the scale was administered to a nursing sample ( N = 443). Results High internal consistencies for all six scales were obtained in both studies. Exploratory as well as confirmatory factor analysis replicated the theoretically assumed six scale structure of the AWS. Evidence of criterion validity was found by multiple linear regression analysis with well-being as dependent measure (study 1). SEM analyses supported the hypothesized relationships between the six AWS dimensions and burnout (study 2). As predicted by Leiter and Maslach, 2004 , Leiter and Maslach, 2009 , only some areas were directly associated with the health-related outcomes (well-being and burnout). In line with previous work, workload and values proved to be the most critical areas of worklife. Conclusions The six areas of worklife have been shown to be significant predictors of health-related outcomes. Based on the current studies, the German translation of the AWS can be proposed as a reliable and valid instrument to identify and specify critical work-related areas for occupational health.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».