War vs pandemic—investigating the type of extreme context as a moderator of extreme-context perception effects on work alienation and its organisational outcomes
Notice bibliographique
Résumé
With many organisations operating in challenging circumstances such as military conflicts and pandemics, a growing body of research has investigated the effects of extreme-context perceptions on job attitudes and organisational outcomes. While prior investigations focused on specific extreme contexts like warzones or pandemics, research has yet to examine whether different extreme contexts would have different intensities regarding shaping job attitudes and organisational outcomes. This study takes a unique approach to address this gap in the existing literature by exploring whether the type of extreme context (war vs pandemic) moderates extreme-context-perception effects on work alienation and subsequent job attitudes and organisational outcomes. Specifically, this study investigates the consequences of differentiated extreme contexts by using 668 valid responses from two samples: Sample 1 (N = 449), collected via snowball sampling during the Syrian civil war (2016-2019), and Sample 2 (N = 219), recruited using systematic random sampling from the Middle East during COVID-19 in 2021. Employing t-tests, Sample 1 in the wartime crisis reported higher levels of extreme-context perception, yet not quite as much worsened job satisfaction, but they had lower levels of alienation and job insecurity than those in health-crisis contexts. Using PLS-SEM, we found extreme-context perception heightened alienation, leading to increased job insecurity, decreased job satisfaction, and lower organisational citizenship behaviour (OCB) outcomes. Interestingly, some of these relationships were moderated by the extreme context type. Specifically, while no significant differences were found between the two contexts regarding the relationship between extreme context perception and alienation and between alienation and job insecurity, we found that extreme-context-driven alienation is more likely to damage job satisfaction and OCB in war zones than in pandemic contexts. These findings contribute to important matters of both theory and practice. They specifically expand existing theory by illustrating differentiated consequences of distinct types of extreme contexts to organisational and employee-related concerns. They also demonstrate the need to develop customised organisational strategies as well as policy responses to mitigate and/or capitalise on the effects of differentiated extreme contexts.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».