Patterns and predictors of change in energy and mood around a vacation from the workplace: Distinguishing the effects of supplemental work activity and work‐related perseverative cognition
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This study contributes to the vacation literature by exploring predictors of change in school teachers' negative affective states around a 2‐week (Christmas) vacation. Drawing from a combination of self‐regulatory and effort‐recovery theoretical principles, we hypothesized that supplemental work activity during the vacation might have some positive consequences for mood state, while simultaneously impairing the ability to recover from work‐related exhaustion. Ninety teachers completed measures across eight consecutive weeks, spanning the period before, during and after vacation (710 observations in total). Teachers' weekly levels of emotional exhaustion, anxious mood and depressed mood decreased significantly from before to during the vacation. Following the vacation, anxious mood showed the most rapid rate of increase, returning to its prevacation level within 2 weeks of work resumption. Exhaustion and depressed mood re‐emerged more gradually across 4 consecutive weeks following the vacation. Supplemental work activity during the vacation was associated with weaker recovery from exhaustion, but did not exhibit a detrimental relationship with change in anxious or depressed mood. Of note, supplemental working during the vacation was associated with a less pronounced re‐emergence of anxious mood after the vacation. Work‐related perseverative cognition (worry and rumination) during the vacation impeded energy restoration and mood repair and was related to faster fade out of beneficial vacation effects. These findings demonstrate the utility of examining discrete energy and mood states in respite research, reveal the mixed functions of engaging in supplemental work activity during vacations and highlight the harmful impact of perseverative cognition on the recovery from work process.
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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 | 0,000 | 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 ».