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Enregistrement W4401178758 · doi:10.3390/ijerph21081008

From Wasteland to Bloom: Exploring the Organizational Profiles of Occupational Health and Well-Being Strategies and Their Effects on Employees’ Health and Well-Being

2024· article· en· W4401178758 sur OpenAlexafffund
Marie-Ève Beauchamp Legault, Denis Chênevert

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Environmental Research and Public Health · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueWorkplace Health and Well-being
Établissements canadiensHEC Montréal
Organismes subventionnairesMitacs
Mots-clésWell-beingOccupational safety and healthBloomEnvironmental healthPsychologyBusinessPolitical scienceMedicineEcologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Based on the signaling and conservation of resources theories, this study aims to identify different strategic organizational profiles related to occupational health and well-being (OHWB). Additionally, this study explores how these various organizational profiles impact employees' well-being, specifically in relation to absenteeism, emotional exhaustion, work overload, intention to quit, and job satisfaction. Data were collected from 59 organizations and 2828 employees. The first phase of this study presents the latent profile analysis carried out to identify OHWB organizational profiles. This analysis reveals four organizational profiles that are metaphorically named according to the growth stages of plants (i.e., wasteland, sprouting, budding, and blooming OHWB profiles). The second phase of this study investigates the associations between the latent profiles assigned to the organizations with absenteeism, intention to quit, emotional exhaustion, feelings of work overload, and job satisfaction among their employees using MANOVA. The results show that organizational profiles influence employees' health and well-being. Employees working in organizations with a low OHWB profile, known as the "wasteland profile", tend to report more days of absenteeism, higher levels of emotional exhaustion, greater work overload, and lower job satisfaction. Employees are also more likely to express a greater intention to quit their jobs than those working in organizations with a higher OHWB profile (a "blooming profile"). This study is useful for organizations and practitioners seeking to understand how investing in a health and well-being strategy can benefit their employees.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,065
Tête enseignante GPT0,410
Écart entre enseignants0,346 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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