The affective commitment of newcomers in hybrid work contexts: A study on enhancing and inhibiting factors and the mediating role of newcomer adjustment
Notice bibliographique
Résumé
This study focuses on one of the most impacted human aspects of digital transformation in contemporary organizations: the development of the affective commitment of newcomers in hybrid work contexts. Specifically, this study addresses a research gap related to the factors that influence the affective commitment of newcomers in hybrid work contexts. First, it investigates the role of two drawbacks of the remote component of hybrid work contexts inhibiting affective commitment: workplace social isolation and technostress. Second, it explores the role of two factors that were previously investigated in in-presence contexts and proved to enhance affective commitment: perceived organizational support and perceived supervisor support. Moreover, this study considers the possible mediating role of newcomer adjustment, intended as a proximal outcome of successful onboarding and an antecedent of newcomer affective commitment. In order to examine enhancing and inhibiting factors and the mediating role of newcomer adjustment, a quantitative study was carried out involving newcomers who began to work in their current organization after January 2021 and who still do remote work at least 1 day a week. Results confirm the inhibiting role of workplace social isolation and the enhancing role of perceived organizational support and perceived supervisor support on affective commitment in hybrid work contexts. Furthermore, they support the mediating role of newcomer adjustment in the relationship between workplace social isolation and affective commitment. While contributing to theory advancement in understanding newcomer affective commitment in current hybrid work contexts, these results also suggest important managerial implications in the field of human resources management, specifically the need to pay greater attention to strategies devoted to increasing newcomers' perception of organizational and supervisor support.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».