Fear of Embrace? Employees’ Diverging Appraisals of Automation, and Consequences for Job Attitudes
Notice bibliographique
Résumé
In the coming decades, technological advancements will continue to increase automation in the workplace. The impact of automation on individual workers will be varied; in some cases, automation may harm (e.g., job loss), and in other cases benefit (e.g., enhanced performance) employees. We argue that employees’ anticipation of automation will shape their current work-related attitudes, such as their job engagement and turnover intentions, and thus their likelihood of manifesting these outcomes. We present two complementary studies, a survey (Study 1) and an experiment (Study 2), showing that employees have varying appraisals of the impact of automation on their well-being, both fearful (automation-related job insecurity), and optimistic (automation-related performance optimism). Across both studies, we found that automation-related job insecurity is detrimental to job attitudes, but that this effect is mitigated for people who feel a great deal of control at work. We also found that automation-related performance optimism is positively related to job engagement, and that this effect is stronger for people who feel a great deal of control at work – however we did not replicate these findings in the Study 2. The theoretical and practical implications of this research are discussed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».