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Enregistrement W4292262894 · doi:10.1002/job.2660

Interpersonal emotion regulation strategies: Enabling flexibility in high‐stress work environments

2022· article· en· W4292262894 sur OpenAlex
Stéphanie Gagnon, Vanessa Monties

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueJournal of Organizational Behavior · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEmotional Labor in Professions
Établissements canadiensÉcole Nationale d'Administration Publique
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésFlexibility (engineering)PsychologyInterpersonal communicationProcess (computing)Expression (computer science)Social psychologyWork (physics)CognitionStress (linguistics)Cognitive psychologyEmotion workMatching (statistics)Computer scienceManagement

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary While scholars have demonstrated that emotions play a central role in cognition, behavior, and decision making, most of the studies on emotions in work contexts show that emotions, or their expression, are often suppressed. We thus investigated how workers in high‐stress work environments deal with emotions and remain functional by focusing on the range of extrinsic regulation strategies used by workers in these environments. Drawing from participant observations and in‐depth, semistructured interviews, we show how police officers are flexible in their choices of emotion‐regulation strategies and how contextual factors emerge as the crux of this process. We contribute to the understanding of regulatory flexibility—defined as the process of matching emotion regulation strategies to environmental circumstances as they unfold in real work situations—by identifying two main enabling factors: coregulation and third party interference.

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,058
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,290 · 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