On the nature, predictors, and outcomes of work passion profiles: A comparative study across samples of Indigenous and non-Indigenous Australian employees
Notice bibliographique
Résumé
Based on the dualistic model of passion, we conducted person-centered analyses to assess how harmonious and obsessive passion for work combine within distinct profiles of employees and document the associations between these profiles and theoretically relevant predictors and outcomes. We also investigate whether the nature of these profiles, and their associations with predictors and outcomes, differs between samples of Australian Indigenous ( N = 591; 66.0% female, M age = 41.87) and non-Indigenous ( N = 605; 56.0% female, M age = 44.79) employees. Our results uncovered four profiles, which were replicated across both samples of employees: Harmonious Passion Dominant, Obsessive Passion Dominant, Mixed Passion-Obsessive Passion Dominant, and Low Passion. Role ambiguity and job overload were found to be related to employees’ likelihood of profile membership in a way that was similar across both samples. Finally, psychological well-being and resilience at work differed as a function of profile membership in a way that was replicated across samples. In addition to the theoretical implications for research on work passion, these results clearly highlight how work passion has highly similar implications for Indigenous and non-Indigenous Australian employees. JEL Classification: I3 Welfare, Well-Being, and Poverty
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| 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 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 ».