MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4391328134 · doi:10.1007/s41542-023-00171-x

A Framework for Protecting and Promoting Employee Mental Health through Supervisor Supportive Behaviors

2024· article· en· W4391328134 sur OpenAlexaff
Leslie B. Hammer, Jennifer K. Dimoff, Cynthia D. Mohr, Shalene J. Allen

Notice bibliographique

RevueOccupational Health Science · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueWorkplace Health and Well-being
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesCenters for Disease Control and PreventionNational Institute for Occupational Safety and HealthPortland State UniversityU.S. Department of Defense
Mots-clésMental healthSocial supportPsychologyPsychosocialPsychiatrySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The attention to workplace mental health is timely given extreme levels of burnout, anxiety, depression and trauma experienced by workers due to serious extraorganizational stressors - the COVID-19 pandemic, threats to climate change, and extreme social and political unrest. Workplace-based risk factors, such as high stress and low support, are contributing factors to poor mental health and suicidality (Choi, 2018; Milner et al., 2013, 2018), just as low levels of social connectedness and belonging are established risk factors for poor mental health (Joiner et al., 2009), suggesting that social support at work (e.g., from supervisors) may be a key approach to protecting and promoting employee mental health. Social connections provide numerous benefits for health outcomes and are as, or more, important to mortality as other well-known health behaviors such as smoking and alcohol consumption (Holt-Lundstad et al., 2015), and can serve as a resource or buffer against the deleterious effects of stress or strain on psychological health (Cohen & Wills, 1985). This manuscript provides an evidence-based framework for understanding how supervisor supportive behaviors can serve to protect employees against psychosocial workplace risk factors and promote social connection and belongingness protective factors related to employee mental health. We identify six theoretically-based Mental Health Supportive Supervisor Behaviors (MHSSB; i.e., emotional support, practical support, role modeling, reducing stigma, warning sign recognition, warning sign response) that can be enacted and used by supervisors and managers to protect and promote the mental health of employees. A brief overview of mental health, mental disorders, and workplace mental health is provided. This is followed by the theoretical grounding and introduction of MHSSB. Suggestions for future research and practice follow, all with the focus of developing a better understanding of the role of supervisors in protecting and promoting employee mental health in the workplace.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,198
Score d'incertitude au seuil0,995

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0090,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,087
Tête enseignante GPT0,499
Écart entre enseignants0,412 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations34
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueOccupational Health ScienceMême sujetWorkplace Health and Well-beingTravaux en français237 207