MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4283395823 · doi:10.1080/1359432x.2022.2081075

A dynamic framework of boundary permeability: daily events and within-individual fluctuations in daily work and nonwork boundary permeation

2022· article· en· W4283395823 sur OpenAlexafffund
Tracy D. Hecht, Heather Cluley, Alexandru M. Lefter, Onn Anong Ngamwattana

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Work and Organizational Psychology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueWork-Family Balance Challenges
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésPsychologyFlexibility (engineering)Social psychologyBoundary (topology)Interpersonal communicationWork (physics)EngineeringMathematicsMechanical engineeringStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

How do daily experiences affect work-nonwork boundaries? In this paper, we present a dynamic framework of boundary permeability that aims to answer this question. We propose that daily events are associated with increases in permeation across daily work and nonwork boundaries, and that these increases are strongest on the days when the events occur. We further argue that support seeking and social capitalization are critical interpersonal processes that provide additional insights into the relations between daily events and daily boundary permeation. In Study 1, working parents (N = 88) completed a paper diary for seven days (612 observations), with repeated measures of daily events (hassles and uplifts) and daily work and nonwork boundary permeation. In Study 2, employed individuals (N = 138) completed a similar diary on-line (834 observations) that also included measures of the interpersonal processes. Results of both studies were generally consistent with our hypotheses, and offered support for our dynamic framework. At a practical level, our findings reinforce the importance of incorporating flexibility into human resources practices that are meant to support employees’ efforts to manage the work-nonwork interface – because every day brings about new events.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,649

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,275 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEuropean Journal of Work and Organizational PsychologyMême sujetWork-Family Balance ChallengesTravaux en français237 207