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Enregistrement W4319062909 · doi:10.1097/jom.0000000000002753

Measuring Presenteeism From Work Stress

2022· article· en· W4319062909 sur OpenAlexaff
Cynthia Mathieu, Brad Gilbreath

Notice bibliographique

RevueJournal of Occupational and Environmental Medicine · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueWorkplace Health and Well-being
Établissements canadiensUniversité du Québec à Trois-Rivières
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPresenteeismPsychologyConfirmatory factor analysisScale (ratio)Job satisfactionDistressHarassmentClinical psychologyBurnoutOccupational stressExploratory factor analysisAbsenteeismStructural equation modelingPsychometricsSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Presenteeism can result from a variety of causes, one of which is job stress. This study examined the factor structure and validity of the Job Stress-Related Presenteeism Scale (JSRPS). METHODS: Using three organizational samples, the study aimed to determine the factor structure of the JSRPS, its relationship to a sickness presenteeism scale, and the association between the JSRPS and associated concepts. RESULTS: Exploratory and confirmatory factor analyses supported a reliable 6-item, 2-factor model for the JSRPS. JSRPS scores were associated with higher levels of psychological distress, workplace harassment, and turnover intentions and lower levels of job satisfaction, and work engagement. The JSRPS had stronger associations with psychological distress and workplace harassment than did the Stanford Presenteeism Scale. CONCLUSIONS: Results suggest that the JSRPS provides a valid measure of presenteeism resulting from job stress.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,062
Tête enseignante GPT0,352
Écart entre enseignants0,289 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations17
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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