There Is Hope in Safety Promotion! How Can Resources and Demands Impact Workers’ Safety Participation?
Notice bibliographique
Résumé
Promoting workplace safety is crucial in occupational health and safety (OHS). However, existing studies have primarily concentrated on accident prevention, overlooking the role of resources in encouraging safety. This research investigates the impact of a personal resource, namely hope, on safety participation, considering its interaction with job resources and job demands using the Job Demands-Resources (JD-R) model in the context of safety. A cross-sectional study was conducted in a large company managing European shopping centers (N = 262). Of the sample, 52.3% of participants were female. Data were collected through an online questionnaire and analyzed using model 92 of Andrew F. Hayes’ Process Macro to test the hypothesized moderate serial mediation model. Our results highlighted that (1) hope directly correlates with safety participation, (2) hope and job dedication mediate the relationship between autonomy and safety participation, and (3) high job demands can undermine the beneficial effects of resources (i.e., autonomy, hope, and job dedication) on safety participation. These results suggest that workers with personal resources like hope are more likely to engage in safety practices, displaying increased dedication and focus on safety. However, excessive job demands can challenge the effectiveness of these resources in promoting safety participation. This study offers a novel perspective by integrating safety participation into the JD-R model framework.
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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 | 0,006 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,006 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».