A meta‐analytic investigation of the personal and work‐related antecedents of work–family balance
Notice bibliographique
Résumé
Summary We conducted a meta‐analysis examining antecedents of work–family balance, including personal characteristics, work demands, and work resources, as well as bidirectional conflict and enrichment. Bivariate results across 130 independent samples (N = 223 055) revealed that personal characteristics linked to more negative affect (i.e., neuroticism) and work demands (i.e., work hours, work overload, and job insecurity) were negatively associated with balance, whereas personal characteristics linked to more positive affect (i.e., extraversion and psychological capital) and work resources (i.e., job autonomy, schedule control, and workplace support) were positively related to balance. Family‐to‐work enrichment (FWE) was more strongly related to balance than was family‐to‐work conflict (FWC), and work‐to‐family conflict (WFC) was more strongly related to balance than was FWC. Finally, integrating tenets of job demands‐resources (JD‐R) theory, we examine two pathways (i.e., strain and motivation) through which antecedents relate to balance using meta‐analytic structural equations modeling (MASEM). In the strain pathway, neuroticism and job overload were negatively related to balance indirectly through higher WFC. In the motivation pathway, extraversion and job autonomy were positively related to balance indirectly through higher WFE. Work social support related positively to balance through higher WFE as well as lower WFC. We discuss theoretical and practical implications.
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.
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 | 0,020 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,023 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».