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Enregistrement W4311730244 · doi:10.1108/er-02-2022-0064

Work changes and employee perceptions of co-worker flexible work policy use: a moderated mediation study

2022· article· en· W4311730244 sur OpenAlexaffabout
Svetlana Davis, Sara Murphy, Joanna Alexandra Watkins

Notice bibliographique

RevueEmployee Relations · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueWork-Family Balance Challenges
Établissements canadiensFanshawe CollegeUniversity of WinnipegBishop's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésModerated mediationOriginalityMediationJob satisfactionOrganizational identificationPsychologyWork (physics)PerceptionIdentification (biology)Social psychologyBusinessOrganizational commitmentPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose The present research aims to understand how and why flexible work arrangement (FWA) policy use by co-workers affects policy non-users by investigating perceived changes to work, fairness and organizational identification as factors that shape policy non-users’ job satisfaction. Design/methodology/approach A survey was distributed to 300 Canadian respondents solicited from an online panel owned by Qualtrics Inc. Hypotheses were developed and tested using a moderating mediation model. SPSS Macro Process (Hayes) was used to test the hypotheses. Findings This survey found that perceiving negative changes to work stemming from co-worker FWA use corresponded to policy non-user job satisfaction, fairness dimensions mediated this effect and organizational identification moderated the relationship driven by interactional fairness. Policy non-users who care most about organizations seem to be most vulnerable to the negative consequences associated with co-worker FWA policy use. Originality/value FWA use has been linked to many positive outcomes for policy users. However, the workplace adjustments that occur to accommodate policy use by co-workers could also have implications for policy non-users. This study explores the effects of FWA policy use by co-workers on policy non-users job satisfaction.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
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 enseignants0,075
Score d'incertitude au seuil0,149

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,002
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,343
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

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

Citations3
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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