Mind(fulness) Over Matter: Mechanisms of Mindfulness to Facilitate Work Functioning
Notice bibliographique
Résumé
The global pandemic and recent social unrest have challenged the way we think, feel, and function. It has left us with ongoing uncertainties of the future, which organizations attempt to navigate. As organizations search for and create a new sense of normalcy, we highlight the role of individual mindfulness as a way of being that organizations, leaders, and employees may cultivate to better manage their feelings of uncertainty, stress, or conflict that may be associated with the broader societal changes. The interest of mindfulness has been surging among practitioners and academics as more and more organizations employ various forms of mindfulness training for their employees (Reb et al., 2020). To this end, we ask, “how can mindfulness impact individuals to improve workplace functioning, interactions, and behaviors to ultimately influence a better future of work?” In this symposium, we consider antecedents of mindfulness such as metacognition, and both intrapersonal (e.g., identity and belonging tensions, emotional labor, well-being, engagement, psychological safety) and interpersonal (e.g., relationship satisfaction, work-home conflict, leadership) outcomes of mindfulness. In doing so, we advance mindfulness theory and practice by including a diverse set of papers which allow us to consider how mindfulness may shape employees’ functioning in the new world of work and amidst the challenges associated with the recently challenged social structures. Navigating the ‘Paradoxical Self’ with Mindfulness and Paradox Mindset Presenter: Sophia Town; Fordham U. Presenter: Josh Keller; UNSW Sydney Presenter: Timothy J. Vogus; Vanderbilt U. Presenter: Donald A. Lange; Arizona State U. Why Mindful Physicians Have More Satisfied Patients: An Emotional-Labor Account Presenter: Alisha Gupta; Virginia Commonwealth U. Presenter: Chris Reina; Virginia Commonwealth U. Presenter: Ravi S. Kudesia; Fox School of Business, Temple U. The Mediating Role of Boredom in Explaining Outcomes from Dispositional Mindfulness Presenter: Christopher James Lyddy; Providence College Presenter: Darren Jason Good; Pepperdine U. The Benefits of a Mindfulness Training Program for Women Leaders during the Covid-19 Pandemic Presenter: Megan Marie Walsh; U. of Saskatchewan Presenter: Erica Carleton; U. of Regina Presenter: Mikaila Ortynsky; Memorial U. of Newfoundland Presenter: Ellen Choi; Ted Rogers School of Management, Ryerson U. Presenter: Amanda J. Hancock; Memorial U. of Newfoundland Presenter: Kara Anne Arnold; Memorial U. of Newfoundland Mindful Leadership Fosters Psychological Safety in Teams Presenter: Adam Austen Kay; U. of Queensland Presenter: Yiqiong Li; U. of Queensland Presenter: Niklas Steffens; U. of Queensland Presenter: Zen Goh; Monash Business School
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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,005 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».