Breeding distrust during artificial intelligence (AI) era: how technological advancements, job insecurity and job stress fuel organizational cynicism?
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».