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Enregistrement W4385219581 · doi:10.5465/amproc.2023.10018abstract

Oppositional Occupations and Automatic Script-based Mechanisms of Work-Home Conflict

2023· article· en· W4385219581 sur OpenAlexaff
Solomiya Draga, Katherine A. DeCelles

Notice bibliographique

RevueAcademy of Management Proceedings · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueJob Satisfaction and Organizational Behavior
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAdversarial systemNormativePsychologyCognitionWork (physics)Social psychologyScripting languageConflict theoriesTask (project management)Dimension (graph theory)Cognitive psychologySociologyConflict resolutionEpistemologyPolitical scienceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Departing from predominant temporal and affective explanations of work-home conflict, we introduce novel theory to explain how some forms of work are particularly likely to foster conflict with family members. We argue that while all occupations have entrenched and prescriptively normative cognitive behavioral scripts that guide effective work task execution, some occupations’ cognitive behavioral scripts are predominantly adversarial in nature and are largely inappropriate outside of the work domain. We label such occupations as “oppositional,” and articulate four underlying dimensions of adversarial thoughts and behaviors (intellectual, interpersonally hostile, authoritarian, and physical) that are part of oppositional work. Further, we propose how each dimension of adversarial thoughts and behaviors might be inadvertently triggered at home, suggest the likely consequences for workers’ family lives, and discuss for whom this might be most likely. We conclude with a discussion of how the consideration of oppositional occupations contributes to management theory and can generate research across work-home conflict, boundary theory, and occupations literatures, as well as practical implications.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,230 · 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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