Thriving at Work: A Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Thriving at work refers to a positive psychological state characterized by a joint sense of vitalityand learning. Based on Spreitzer and colleagues’ (2005) model, we present a comprehensive meta-analysis of antecedents and outcomes of thriving at work (K = 73 independent samples, N = 21,739 employees). Results showed that thriving at work is associated with individual characteristics, such as psychological capital (rc = .47), proactive personality (rc = .58), positive affect (rc = .52), and work engagement (rc = .64). Positive associations were also found between thriving at work and relational characteristics, including supportive coworker behavior (rc = .42), supportive leadership behavior (rc= .44), and perceived organizational support (rc = .63). Moreover, thriving at work is related to important employee outcomes, including health-related outcomes like burnout (rc = -.53), attitudinal outcomes like commitment (rc = .65), and performance-related outcomes like task performance (rc = .35). The results of relative weights analyses suggest that thriving exhibits small, albeit incremental predictive validity above and beyond positive affect and work engagement, for task performance, job satisfaction, subjective health, and burnout. Overall, the findings of this meta-analysis support Spreitzer and colleagues’ (2005) model and underscore the importance of thriving in the work context.
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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 | 0,013 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,031 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».