A longitudinal person-centered investigation of the multidimensional nature of employees’ perceptions of challenge and hindrance demands at work
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: This research relies on a combination of variable- and person-centered approaches to help improve our understanding of the dimensionality of job demands by jointly considering employees' global levels of job demands, exposure and their specific levels of exposure to challenge and hindrance demands. DESIGN AND METHODS: We relied on a sample of 442 workers who completed a questionnaire twice over three months. Our analyses sought to identify the nature of the job demands profiles experienced by these workers, to document the stability of these profiles over time, and to assess their associations with theoretically-relevant outcomes (i.e., work engagement, job boredom, problem-solving pondering, work-related rumination, proactive health behaviors, and sleep quality and quantity). Furthermore, we examined whether these profiles and associations differed as a function of working remotely or onsite. RESULTS: Five profiles were identified and found to be highly stable over time: Globally Exposed, Not Exposed, Not Exposed but Challenged, Exposed but Not Challenged, and Mixed. These profiles shared clear associations with all outcomes, with the most adaptive outcomes associated with the Exposed but Not Challenged profile, whereas the most detrimental ones were observed in the Mixed profile. However, none of these results differed across employees working onsite and those working remotely. CONCLUSIONS: These findings have theoretical and practical implications regarding the effects of work characteristics on employees' functioning.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».