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Enregistrement W4310579057 · doi:10.1093/socpro/spac055

Unequal Upsides? The Status-Based Inequalities in the Relationship Between Schedule Control and Job Pressure

2022· article· en· W4310579057 sur OpenAlexaffabout
Philip J. Badawy

Notice bibliographique

RevueSocial Problems · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueEmployment and Welfare Studies
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScheduleControl (management)Job controlStressorJob attitudePopulationPsychologyJob performanceWork (physics)Demographic economicsSocial psychologyJob satisfactionSociologyEconomicsManagementDemographyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Sociologists have long identified job pressure as a central work-related stressor with far-reaching consequences for workers’ well-being, their families, and organizations. However, surprisingly little empirical work examines how schedule control influences job pressure in a longitudinal framework—or the status-based contingencies in the resource functions of schedule control. Drawing on five waves of population-level panel data from the Canadian Work, Stress, and Health Study (2011–2019), I use fixed-effects analyses to examine the relationship between schedule control and job pressure, examining whether schedule control operates differently across occupations (professionals versus non-professionals) and levels of authority in the workplace. My findings help advance the sociological study of work-stress research by resolving competing predictions about the relationship between schedule control and job pressure across status. While others have argued the possibility for schedule control to intensify work-related pressures, I find that schedule control helps reduce job pressure. However, my results reveal that schedule control does not benefit all workers equally: it has unequal upsides for higher status workers. These discoveries sharpen existing knowledge about the resource functions of schedule control and are discussed in light of synthesizing key ideas from the sociology of work, and the stress process and job demands-resources models.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,055
Score d'incertitude au seuil0,110

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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 Opus0,151
Tête enseignante GPT0,407
Écart entre enseignants0,256 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
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