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Enregistrement W4402665404 · doi:10.5465/amr.2022.0524

Highly Oppositional Occupations and Cognitive Behavioral Script-Based Mechanisms of Work–Home Conflict

2024· article· en· W4402665404 sur OpenAlexaff
Solomiya Draga, Katherine A. DeCelles

Notice bibliographique

RevueAcademy of Management Review · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueWork-Family Balance Challenges
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyCognitionOrganizational behaviorWork (physics)Social psychologyIndustrial and organizational psychologyApplied psychologyCognitive psychologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We introduce novel theory to explain how and why some forms of work are particularly likely to foster work–home conflict. While all occupations have entrenched and prescriptively normative cognitive behavioral scripts that guide effective work task execution, we argue that some occupations’ scripts are predominantly oppositional in nature, and largely inappropriate outside of the work domain. We articulate four forms of oppositional thoughts and behaviors (physical, interpersonally hostile, authoritarian, and intellectual) that are learned and reinforced at work. We explain how performing these scripts can desensitize workers to enacting oppositional behaviors, and how these scripts can be inadvertently cued and enacted at home. We introduce moderators to consider for whom this process might be more or less likely. Our theory enhances understanding of how work can conflict with home through cognitive behavioral processes, beyond known temporal and affective mechanisms. We also contribute to boundary theory perspectives on work–home conflict to theorize a novel detractor to effective work–home role segmentation, beyond boundary flexibility and permeability: role cue similarity across work and home. We conclude with a discussion of how our theory can generate research across work–home conflict, boundary theory, and occupations literatures, as well as practical implications.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0020,010
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,082
Tête enseignante GPT0,381
Écart entre enseignants0,299 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations5
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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