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Enregistrement W4387737150 · doi:10.1371/journal.pone.0291676

The essential impact of stress appraisals on work engagement

2023· article· en· W4387737150 sur OpenAlexafffundabout
Raghid Al Hajj, John G. Vongas, Muhammad Jamal, Ahmed R. ElMelegy

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueJob Satisfaction and Organizational Behavior
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesConcordia University
Mots-clésMindsetStressorWork engagementPsychologyStress (linguistics)Social psychologyWork (physics)Clinical psychologyComputer scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper explains the contradictory findings on the relationship between stress and work engagement by including appraisals as a driving mechanism through which job stressors influence engagement. In doing so, it explores whether stressors categorised as either challenging or hindering can be appraised simultaneously as both. Second, it investigates whether stress mindset explains not only how stressors are appraised, but also how appraisals influence engagement. Over five workdays, 487 Canadian and American full-time employees indicated their stress mindset and appraised numerous challenging and hindering stressors, after which they self-reported their engagement at work. Results showed that employees rarely appraised stress as uniquely challenging or hindering. Moreover, when employees harbored positive views about stress, stressors overall were evaluated as less hindering and hindrance stressors were particularly more challenging. Stress mindset appears to be critical in modulating the genesis of stress appraisals. In turn, appraisals explained the stressor-engagement relationship, with challenge and hindrance stressors boosting and hampering engagement, respectively. Finally, positive stress mindset buffered the negative effect of hindrance appraisals on engagement. Our findings clarify misconceptions about how workplace stressors impact engagement and offer novel evidence that stress mindset is a key factor in stress at work.

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)0,010
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,228 · 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

Citations16
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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