Managing Distress and Expressing Compassion in Organizations
Notice bibliographique
Résumé
Scholarship from prior decades suggests that as much as a third of the working population experiences emotional distress or suffers from poor psychological health, suggesting that this is an important topic for management scholars. Indeed, existing management scholarship on workplace distress has examined the causes and consequences of distress, as well as the characteristics of individual employees that impact their ability to cope with distressing events at work. Still, there is still much we do not know; in particular, we suggest that the direct experience of distress across workplaces, as well as the organizational and interpersonal factors that can help mitigate employee suffering warrant greater scholarly attention. Further, relatively little attention has been paid to how the distress of others influences us, and how responding with compassion influences both the one suffering and the one trying to help – topics that are key to improving the function of organizations in the future. To consider this intersection of distress and compassion, we have assembled a panel of scholars who study these topics in the context of organizations. Together, these panelists will shed light on the experience of distress in workplaces, as well as how workers manage the distress of others, and the role that compassion plays in mitigating the distress of both primary and secondary sufferers.
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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 | 0,009 | 0,011 |
| 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 | 0,008 | 0,014 |
| Communication savante | 0,008 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».