Workplace Loneliness: When it Happens, Who Experiences It, and How to Prevent It
Notice bibliographique
Résumé
Long before the COVID-19 pandemic, the United States Surgeon General declared loneliness as an epidemic (Murthy, 2017) and specifically identified an individual’s work environment as a context where loneliness can emerge and have dire consequences (Seitz, 2023; McDaid, 2022). Indeed, research has demonstrated that 80% percent of employees experience loneliness at work (Twaronite, 2022) and that it is related to a multitude of negative outcomes, such as emotional exhaustion (Anand & Mishra, 2018) and decreased organizational commitment (Ayazlar & Güzel, 2014), job satisfaction (Wright et al., 2006), performance (Ozcelik & Barsade, 2018), and engagement (Jung et al., 2021). Thus, unfortunately, workplace loneliness is a prevalent and pernicious experience in modern organizations. In light of this crisis, management scholars have begun to examine the outcomes of workplace loneliness but have devoted far less attention to identifying the factors that may cause workplace loneliness, exploring how workplace loneliness may emerge at the team level, and investigating how to curb workplace loneliness. Therefore, this symposium brings together six papers that aid in addressing these gaps in our understanding of workplace loneliness. Together, these papers focus on investigating the experience of workplace loneliness in critical groups, such as those with stigmatized identities, entrepreneurs, and leaders, and invite a discussion of possible solutions to limit workplace loneliness and mitigate its negative consequences in individuals and teams. Work Loneliness: From Diagnosis to Intervention Author: Constance Noonan Hadley; Boston U. Questrom School of Business Author: Sarah Wright; U. of Canterbury Workplace Loneliness: The Role of Political Identity Dissimilarity Author: Jason Williamson; - Loneliness of the Stigmatized: A Theoretical Model Among Employees from Stigmatized Groups Author: Arjun Mitra; California State U., Los Angeles Author: Hakan Ozcelik; California State U. Sacramento Author: Lu Wang; U. of Alberta Promises and Perils: Examining the Paradoxical Nature and Consequences of Entrepreneur Loneliness (WITHDRAWN) Author: Olivier D. Boncoeur; U. of Notre Dame Author: Melanie Prengler; U. of Virginia, Darden School of Business Lonely Teams: Extending the Regulatory Loop Theory to the Team Level Author: Madison Suzanne LaBella; Drexel U. Author: Hongjun Ye; U. of Pittsburgh Author: Lauren D'Innocenzo; Drexel U. Storying Loneliness: The Psychodynamic Construction and Deconstruction of Persistent Loneliness Author: Jennifer Petriglieri; INSEAD Author: Elizabeth Sheprow; Harvard Business School
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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 | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,007 |
| Communication savante | 0,009 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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; 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 ».