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Enregistrement W4395045706 · doi:10.3389/fpsyg.2024.1298001

The cost of protecting resources: a cross-sectional study on the interaction between LMX and role ambiguity on work addiction and burnout among Canadian first-level healthcare managers

2024· article· en· W4395045706 sur OpenAlexafffundabout
Francis Maisonneuve, Patrick Groulx, Anaïs Galy, Denis Chênevert, Michel Cossette

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Psychology · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueWorkaholism, burnout, and well-being
Établissements canadiensUniversité de MontréalHEC Montréal
Organismes subventionnairesInstitut de Recherche Robert-Sauvé en Santé et en Sécurité du Travail
Mots-clésBurnoutPsychologyAmbiguityContext (archaeology)Health careAddictionModerationWork engagementRole conflictSocial psychologyWork (physics)Applied psychologyClinical psychologyPolitical sciencePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Using the conservation of resources (COR) theory, our study explores the interaction between role ambiguity and leader-member exchange (LMX) quality on burnout using work addiction as a mediator among Canadian first-level healthcare managers. Methods: Cross-sectional data was collected among 165 first-level managers working in healthcare with the support of interprofessional associations in Canada. Linear regression was used to test the presented hypotheses. Results: Work addiction fully mediated the positive relationship between role ambiguity and burnout among first-level managers. In addition, high LMX exacerbated both the direct and indirect effects of role ambiguity. Conclusion: Our study contributes by identifying role ambiguity as a context under which LMX can have adverse effects for first-level managers in healthcare. Moreover, work addiction acted as a mediator, theorized as a risky resource investment which depletes managers' resources. Having a good relationship with their team further entices managers to develop a pathological relationship with their work to protect its members, which in turn is related to higher levels of burnout.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,074
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,306 · 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.

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

Citations5
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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