Older workers' knowledge seeking from younger coworkers: Disentangling countervailing pathways to successful aging at work
Notice bibliographique
Résumé
Summary Increasing age diversity in the workplace has led to growing research attention to the knowledge transfer between older and younger employees. The existing literature on age‐diverse knowledge exchange has mostly focused on knowledge transfer from older to younger employees as a means of knowledge retention. In this study, we change perspectives by aiming to understand how and when older employees' knowledge seeking from younger coworkers is related to their successful aging at work (i.e., the motivation and ability to continue working). Grounded in the self‐regulatory process model of successful aging at work, we predict two countervailing pathways: a positive self‐enhancing path via perceived learning and a negative self‐protective path via embarrassment. In a time‐lagged study with 764 older employees, we found that their knowledge seeking from younger coworkers was positively related to motivation to continue working and workability via perceived learning and negatively related to workability via embarrassment. We further examined older employees' positive intergenerational affect as a boundary condition and found a buffering effect on the negative path to workability. This research shows that knowledge transfer from younger to older employees is a net contributor to successful aging at work and embarrassment can be mitigated by positive intergenerational affect.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,003 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».