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Enregistrement W4404445046 · doi:10.1108/ebhrm-05-2024-0159

Breeding distrust during artificial intelligence (AI) era: how technological advancements, job insecurity and job stress fuel organizational cynicism?

2024· article· en· W4404445046 sur OpenAlexaff
Kanika Sharma, Benny Godwin J. Davidson, Jossy P. George, Peter Varkey Muttungal

Notice bibliographique

RevueEvidence-based HRM a Global Forum for Empirical Scholarship · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueEmployment and Welfare Studies
Établissements canadiensAcsenda School of ManagementUniversity of the Fraser Valley
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCynicismDistrustJob insecurityJob stressManagementPublic relationsPsychologyBusinessArtificial intelligencePolitical scienceKnowledge managementEngineeringComputer scienceSocial psychologyJob satisfactionEconomicsWork (physics)LawMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose This study examines how technological advancements and psychological capital contribute to job stress. Furthermore, the paper examines how job insecurity, job stress and job involvement influence the cynicism of recently laid-off employees. Despite various research studies, there is a lack of understanding of employees’ views on their work future and its probable influence on their job behaviors in this era of technology. Design/methodology/approach A quantitative method was used to collect a sample of 403 recently laid-off employees. The research tool of this study was a questionnaire, and the sampling technique was stratified random sampling. IBM SPSS and AMOS software were utilized to ensure the trustworthiness and accuracy of constructs via factor analysis. The proposed hypotheses were tested using structural equation modeling. Findings The analysis showed that technological advancements, specifically in job-related stress, job involvement and job insecurity, significantly affect organizational cynicism. Job involvement is negatively associated with employee’s cynicism. Practical implications The current study adds to the comprehension of shifts in the perceived behavior of employees toward their organizations due to factors like the adoption of new technology in the organization, job stress, job insecurity and job involvement. Accordingly, there will be a need to form a favorable working atmosphere so that employees can perform their jobs with positive psychology and without any insecurity or stress. Originality/value The study is thought to contribute to the literature in terms of measuring organizational cynicism while layoffs continue due to AI advancements.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,139
Tête enseignante GPT0,437
Écart entre enseignants0,298 · 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'étudeObservationnel
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

Citations12
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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