Not Aware or Don’t Dare! The Use and Efficacy of Employer-Sponsored Mental Wellbeing Programs
Notice bibliographique
Résumé
Employee well-being is a matter of significant concern for both workers and organizations. While many organizations implement costly Stress Management Interventions (SMIs) to improve employee well-being, their efforts are limited by debates as to which SMIs (if any) are effective and how “effectiveness” should be evaluated. The lack of research identifying key predictors of awareness and use of different types of SMIs makes it difficult for researchers and practitioners to draw conclusions with respect to SMI efficacy. Our research addresses these gaps in our understanding by using a contextual effects perspective and a large ( n = 1627) sample of employees working in a diversity of jobs within a single organization to identify the key predictors of employee awareness and use of five available SMIs and explore the link between use of these five SMIs and perceived stress. The following conclusions are supported by the findings from this study: (1) the organizational perceived culture is a better predictor of SMI awareness than individual employee attributes or employee well-being, (2) the predictors of SMI awareness are different from those predicting use, (3) employees who would most benefit from access to SMIs are less aware of what organizational benefits are available, and (4) predictions of awareness, use, and efficacy vary depending on SMI type. Using both theory and the results from our research we propose a comprehensive framework that conceptualizes SMI efficacy as a process not an outcome.
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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 | 0,007 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».