Distances and directions: An emotional journey into the recovery process.
Notice bibliographique
Résumé
Positive emotions stemming from leisure activities are often promoted as a way to achieve a state of recovery, in particular by counteracting negative emotions experienced throughout the workday. Yet the recovery literature frequently takes an undifferentiated view of both the positive emotions employees experience as well as the negative emotions employees are recovering from. This implicitly assumes that all positive emotions are equally effective in facilitating recovery from all negative emotions. Drawing from theory treating emotional movements as a metaphorical journey, we develop a framework for understanding recovery that highlights the importance of the distance and direction that individuals "travel" when moving from negative emotions to positive emotions during the recovery process. We argue that the negative emotions that people start with from work-that is, their emotional origin-as well as the positive emotions that people end with following leisure activities-that is, their emotional destination-jointly influence the state of being recovered. Across two studies using experience-sampling methodologies, we find that "shorter" journeys consisting of emotional destinations that match the activation level of emotional origins (e.g., experiencing high activation positive emotion [HAP] to counter high activation negative emotion) are effective in promoting recovery, while "longer" journeys consisting of mismatches (e.g., experiencing HAP to counter low activation negative emotion) are ineffective for recovery. (PsycInfo Database Record (c) 2024 APA, all rights reserved).
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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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».