The elephant in the room: How personal and workplace traits shape role stress in the construction industry
Notice bibliographique
Résumé
Geographical regions shape workplace stress, as each location presents distinct environmental, cultural, and socioeconomic conditions. These regional variations contribute to varying stress levels among workers depending on their unique conditions. This study explored the effects of personal and workplace traits on the role stress of the construction workforce in the South Asian region. Data were collected through a cross-sectional survey involving 274 project-level personnel from ten construction companies in Sri Lanka. Factor analysis validated regression analysis was performed to identify the effects of personal and workplace traits on role stress. The results highlighted the significance of age, education level, and organization tenure in shaping role stress. Specifically, the increasing age was associated with decreased role overload and work-family conflict. A higher level of education was linked to a greater likelihood of experiencing role conflict. Extended organization tenure was found to decrease role ambiguity but increase role conflict and work-family conflict among construction project employees. These findings hold implications for shaping organizational policies aimed at improving employee well-being. By incorporating these insights, organizations can develop strategies that foster a more supportive and healthier work environment. • The influence of personal traits on role stress was assessed. • The effect of workplace traits on role stress was evaluated. • Role ambiguity and role conflict in the construction industry were explored. • Role overload and work-family conflict-related insights were obtained. • Age, education level, and organization tenure affect role stress.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».