The Power of Negative Affect during the COVID-19 Pandemic: Negative Affect Leverages Need Satisfaction to Foster Work Centrality
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic has created unprecedented disruptions in organizations and people’s lives by generating uncertainty, anxiety, and isolation for most employees around the globe. Such disruptive context may have prompted employees to reconsider their identification with their work role, defined as work centrality. As such reconsideration may have deep implications, we reasoned that individuals’ affective dispositions would influence work centrality across time during the pandemic. Drawing upon the broaden-and-build theory of positive emotions and the met expectations underpinnings of negative affectivity, we predicted that positive and negative affect would foster, albeit for different reasons, work centrality. Based on self-determination theory, we further expected the fulfilment of the needs for autonomy, relatedness, and competence to enhance the effect of positive and negative affectivity. Based on a three-wave study (N = 379) conducted during the COVID-19 lockdown followed by a reopening of the economy in Canada (i.e., May to July 2020), we found negative affectivity, but not positive affectivity, to drive work centrality over time, and found this effect to be enhanced at high levels of the satisfaction of the needs for autonomy and relatedness. The implications of these results for our understanding of the role of trait affectivity in times of crisis are discussed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,006 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».