Navigating Job Insecurity: Insights and Strategies for the Future of Work
Notice bibliographique
Résumé
Global political instability, economic fluctuations, health pandemics, and rapid technological advancements have contributed to an increased sense of job insecurity among workers worldwide. Against this backdrop, this symposium brings together five evidence-based presentations, laying the foundation for the future of job-insecurity research. The first two presentations focus on non-traditional behavioral outcomes of job insecurity by examining its relationships with territorial behaviors and knowledge hiding behaviors. Meanwhile, they leverage novel theorical frameworks to understand the underlying mechanisms of job insecurity and propose different moderators in altering the consequences of job insecurity. To cope with job insecurity from one’s full-time job, the third presentation examines whether side hustles may reduce the initial level and the slope of job insecurity trajectory. Building on the growing usage of robots, the fourth presentation examines how, why, and when robot (physical and psychological) anthropomorphism (i.e., human-like appearance and autonomy) may impact employee perceived job insecurity. The final presentation develops a new conceptualization of job insecurity — technology-induced job insecurity, and examines whether, how, and when it may directly and indirectly impact employee in-role behaviors and organizational citizenship behaviors via burnout. Together, this symposium presents innovative research findings aimed at understanding and addressing the persistent problem of job insecurity. Job Insecurity and Territorial Behaviors: Conservation of Resources and Social Identity Theories Author: Lixin Jiang; U. of Auckland Author: Prithviraj Chattopadhyay; Cambridge Judge Business School Author: Elizabeth George; Cambridge Judge Business School Job Insecurity and Knowledge Hiding: Self-serving Cognitions and Psychological Climate Author: Yan Tu; Central China Normal U. Author: Lixin Jiang; U. of Auckland The Dynamic Impact of Side Hustle Stability on Full-Time Job Insecurity in the Gig Economy Author: Linwei Gan; Chinese U. of Hong Kong Author: Guohua Huang; Hong Kong Baptist U. Author: Kenneth S Law; Chinese U. of Hong Kong Robot Anthropomorphism and Employee Job Insecurity: Perceived Control and Zero-sum Digital Mindset Author: Yan Tu; Central China Normal U. Author: Po Hao; Northwest U., China Author: Lixin Jiang; U. of Auckland Author: Lirong Long; Huazhong U. of Science and Technology Job Preservation and Strain Effects of Technology-Induced Job Insecurity on Job Performance Author: Tahira M. Probst; Washington State U. Vancouver Author: Laura Petitta; Sapienza U. of Rome Author: Valerio Ghezzi; Sapienza U. of Rome Author: Claudio Barbaranelli; Sapienza U. of Rome
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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 | 0,010 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,026 |
| Communication savante | 0,026 | 0,023 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».