The dark side of work-life policies: the influence of co-workers taking childcare leave on work anxiety
Notice bibliographique
Résumé
Purpose While work-life policies (WLPs) are tools that employees may draw on to better manage and balance their work and life demands, there is growing evidence that suggests the usage of WLPs may negatively impact other employees. Drawing from the theory of role dynamics and social role theory, we examine the indirect effect of co-workers taking childcare leave (CTCL) on work anxiety via work-role overload, as well as the impact of gender on this indirect relationship. Design/methodology/approach We used Prolific Academic to recruit 236 employees to participate in a three-wave study. These data were analyzed as a hypothesized structural equation modelling (SEM) using SPSS AMOS. Findings Findings reveal: (1) CTCL positively relates to work anxiety via work-role overload, and (2) gender moderates this indirect effect such that this positive relationship is stronger for men than women. Practical implications Work-life policy makers should take note of the “hidden costs” associated with work-life policy usage on other employees. Managers should work with policy users to mitigate the negative effects of policy usage on others. Originality/value In contrast to broader WLP research, which focuses on the benefits of policy usage on the policy user, this research shows the negative implications of work-life policies on others’ work anxiety via work-role overload. In doing so, it becomes the first study to showcase a crossover effect of CTCL on employees’ work anxiety.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».