Are They Created Equal? A Relative Weights Analysis of the Contributions of Job Demands and Resources to Well-Being and Turnover Intention
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Building upon the Job Demands-Resources (JD-R) model (Demerouti et al., 2001) and the extensive research on employee turnover intention and well-being, we examined various demands and resources in relation to these outcomes. This study examined the differential relationship between job demands, and personal and job resources, and two organizational outcomes: turnover intention and emotional exhaustion. The job demands were role overload, role conflict, role ambiguity, and work-life balance. The job resources were resilience, servant leadership, relatedness, autonomy, job opportunities, pay satisfaction, and person-organization fit. An online questionnaire was administered to full-time employees via Qualtrics panel ( N = 364). Job demands were positively related to emotional exhaustion, and personal and job resources were negatively related to turnover intention. Using relative weights analysis, demands and resources were found to account for different amounts of variance in the outcome variables. This study informs our understanding of and contributes to the advancement of the JD-R model to encompass various job demands and personal and job resources and their differential relationship to emotional exhaustion and turnover intention.
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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 | 0,000 | 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