Bouncing back: HR professionals' experiences during times of disruption
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This study investigates human resource (HR) professionals' experiences during the COVID-19 pandemic. Design/methodology/approach The study involves in-depth, semi-structured interviews with 37 HR professionals purposefully selected based on their prior involvement in managing pandemic-related challenges. Findings The findings reveal that HR professionals faced intensified organizational demands, leading to expanded job roles, increased workload, a change in pace and emotional pressures. However, participants exhibited resilience by drawing from and creating various job resources to cope with these demands. Our findings also show that despite HR professionals being central to creating workplace support and wellness initiatives, their well-being needs were often overlooked as they prioritized supporting others. Research limitations/implications The study contributes to research on the experiences of HR professionals during the pandemic and to job-demands resources (JD-R) theory by incorporating context-specific demands, resources and coping strategies specific to HR professionals. Practical implications Lessons learned for organizations and HR professionals are discussed in relation to creating conditions of organizational support and resource availability for HR professionals. Originality/value This study extends research on the mental health and well-being of HR professionals during the pandemic by providing a novel lens on linkages between job demands, job resources and self-regulation strategies.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».