P-413 THE ROLE OF PSYCHOLOGICAL NEEDS SATISFACTION AND APPRAISAL IN THE JOB DEMANDS-RESOURCES MODEL OF BURNOUT AND ENGAGEMENT
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction Workplace mental health issues, and particularly burnout (Jackson & Maslach, 1982) are increasing, with detrimental consequences for all. The Job Demands-Resources Model (JD-R; Demerouti, et al., 2001) is one of the dominant burnout models, but there have been inconsistent findings, with demands sometimes leading to positive outcomes. Drawing on JD-R research, the challenge-hindrance framework (Lepine et al., 2005) and self-determination theory (Deci et al, 2001), this study investigates how appraisals and psychological needs satisfaction affect relationships between demands, and burnout and engagement. Methods A time-lagged online survey with 2 measurement occasions was conducted with 160 employees across diverse locations and occupations (51.9% women, mean age 30). Data were analyzed using multiple regression and PROCESS. Results Hindrance appraisals strengthened the positive relationship between demands and burnout, and demands were negatively related to engagement when hindrance appraisal was high, but positively contributed to it when hindrance appraisal was low. Challenge appraisals weakened a positive relationship between demands and engagement, as engagement remained high regardless of the level of demands. Similarly, positive relationships between demands and engagement were weaker when relatedness and autonomy needs satisfaction were high. Discussion Findings suggest hindrance appraisals enhance the negative impact of demands on burnout and reverse potential benefits for engagement. Interestingly, challenge appraisals and satisfied needs weakened relationships between demands and engagement, possibly because when employees perceive their work to be challenging and psychological needs to be satisfied, greater demands is less impactful. Conclusion This study highlights the relevance and complex functioning of appraisals and need satisfaction in the burnout/engagement process.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».