Technostress or reaction to techno-stressors? Validation of bilingual techno-stressors index (TSI-II) and a second-order formative model of techno-distress among Canadian legal professionals
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Technostress is a phenomenon that needs to be seen as a process rather than a result. This requires the adaptation of measurement tools accordingly. Legal professionals are particularly exposed to technostress. This paper presents the validation of the TSI-II, an updated and bilingual version of the Techno-Stressors Index (TSI). This updated instrument was tested (French-n = 35; English-n = 30) and then retested (Overall-n = 4482; FR-n 1 = 544; ENG-n 2 = 3938) in both languages among Canadian legal professionals. Using the TSI-II, this paper proposes a second-order formative model of techno-distress, including seven techno-stressors, which captures the recent developments associated with the evolution of the technostress literature. Following the best practices for scale development, TSI-II presents excellent properties and is a good predictor of perceived stress among legal professionals. This validation aligns with developments in technostress literature, namely, the conceptual evolution of techno-distress as a component of the technostress process. • TSI-II proposes a second-order formative construct for measuring techno-distress including seven techno-stressors. • The validation process is aligned with the formative evolution of technostress. • The final bilingual instrument was validated in English and in French among Canadian legal professionals. • TSI-II presents excellent properties and is a good predictor of perceived stress among professionals.
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.
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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 découle