The Association Between Work-life Balance and Employee Mental Health: A systemic review
Notice bibliographique
Résumé
The existence of an association between work-life balance and mental health in employees has not been found. The purpose of the systematic review is to assess the relationship between work-life balance and mental health among employees. This study used the SLR method; a literature search was conducted on the PubMed, Scopus, Google Scholar, and Crossref databases in early January 2023. The results showed n = 79 on Scopus, n = 2 on PubMed, n = 147 on Google Scholar, and n = 4000 on Crossref. After PRISMA analysis, n = 30 studies were included in the review. Number of reviews Positive correlation between work-life balance and positive mental health (n = 19); positive correlation between work-life balance and positive mental health (n = 7); positive correlation between work-life imbalance and positive mental health (n = 4). Countries where research was conducted: Malaysia, South Korea, India, Indonesia, Pakistan, Spanish, Nigeria, Ghana, Australia, New Zealand Maori, China, UK, Chinese, New Zealand European, French, Italian, Brazil, Canada, Taiwan, Egyptian, Saudi, Switzerland, and America. Positive mental health variations that have a positive relationship with work-life balance are psychological well-being, resilience, life satisfaction, well-being, positive mental health, higher job satisfaction, lower turnover intention, psychological well-being, well-being, job performance, and work involvement. There are a variety of workers: priests, public servants, lecturers, campus administrative staff, bankers, high school teachers, academics, media workers, midwives, and professors. Depression, anxiety, mental burden, work stress, the severity of insomnia, burnout, turnover intention, and technostress are all variations of mental health problems that have a positive relationship with work-life balance. Worker variations include bankers, health care professionals, work-from-home moms, working students, bus transportation workers, and full-time insurance tech employees.
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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 | 0,025 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».