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Enregistrement W4384076506 · doi:10.5093/jwop2023a7

Heavy Work Investment, Workaholism, Servant Leadership, and Organizational Outcomes: A Study among Italian Workers

2023· article· en· W4384076506 sur OpenAlexaff
Yura Loscalzo, Aharon Tziner, Or Shkoler

Notice bibliographique

RevueJournal of Work and Organizational Psychology · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueWorkaholism, burnout, and well-being
Établissements canadiensHEC Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWork engagementServant leadershipPsychologyOrganizational citizenship behaviorSocial psychologyPath analysis (statistics)Work (physics)Applied psychologyOrganizational commitmentLeadership styleComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Heavy Work Investment (HWI) is a construct that comprises both workaholism and work engagement. We tested a path analysis model on 364 Italian workers, with servant leadership as a predictor of HWI and HWI as a predictor of Organizational Citizenship Behaviors (OCB) and Counterproductive Work Behaviors (CWB). We also performed ANOVAs and MANOVAs. Among the main findings, servant leadership is a positive predictor of both workaholism and work engagement. Work engagement is a positive predictor of OCB and a negative predictor of CWB. Conversely, workaholism, is a positive predictor of CWB, but it does not predict OCB. Hence, we encourage implementing soft-skills interventions aimed at making leaders aware of the different worker types in their organization to develop tailored measures to foster work engagement rather than workaholism. Also, we recommend controlling for work engagement when analyzing workaholism, given the different findings that arose when controlling or not controlling for work engagement.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge 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 enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,281 · 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

Citations6
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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