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Enregistrement W4296062002 · doi:10.1080/02678373.2022.2120562

Clarifying the inconsistently observed curvilinear relationship between workload and employee attitudes and mental well-being

2022· article· en· W4296062002 sur OpenAlex

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.

Notice bibliographique

RevueWork & Stress · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueJob Satisfaction and Organizational Behavior
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWorkloadBoredomCurvilinear coordinatesPsychologySocial psychologyApplied psychologyComputer scienceMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite converging theoretical arguments regarding non-linear relationships between workload and employee attitudes (i.e. job satisfaction) and mental well-being outcomes, prior empirical support for these curvilinear effects has been mixed. In this study we offer and test two potential explanations that may help to reconcile this discrepancy. First, existing workload scales do not assess the full range of workload, thereby making it difficult to detect curvilinear relationships. Second, outcomes typically examined are too distal and there are different mediators (i.e. boredom and frustration) that explain effects at the low and high ends of the workload continuum, respectively, which also serves to obscure curvilinear effects. We examined these possibilities in two North American samples (N = 499 and 493) that employed different designs (i.e. cross-sectional versus multi-wave surveys). Overall, we find support for our hypotheses; ability to detect curvilinear effects is enhanced when using too much/too little rating scales that capture the entire workload continuum. Furthermore, boredom mediated the impact of low workload on outcomes, whereas frustration mediated the impact of high workload on outcomes. Therefore, this study helps clarify why prior studies may have inconsistently observed non-linear relationships between workload and outcomes. We discuss the implications for both researchers and practitioners.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,214 · 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