The Effects of Weekly Levels of Supervisor Support and Workload on Next Week Levels of Well‐Being, Satisfaction, and Performance as Mediated by Weekend Work Recovery
Notice bibliographique
Résumé
This diary study sought to examine the direct and indirect effects of individuals' perceptions of supervisor support and workload during a work week (week 1) on their well-being, satisfaction, and performance at work during the following work week (week 2) as mediated through the quality of their weekend work recovery experiences (psychological detachment, relaxation, mastery, and control) and sleep quantity. Moreover, we also investigated the possible interaction between supervisor support and workload in the prediction of weekend recovery experiences and sleep quantity. A sample of 90 second-year nursing students taking part in a professional internship completed self-report questionnaires after each of their five working days during week 1 (i.e., supervisor support and workload), then at the end of the day for 2 days during the weekend (i.e., recovery experiences and sleep quantity), and finally after each of their five working days during week 2 (i.e., workplace well-being, performance, and satisfaction). Our results revealed indirect effects of supervisor support on workplace well-being and job satisfaction, as mediated by weekend recovery experiences. Workload was also associated with higher levels of sleep quantity during the weekend and had a direct negative association with the levels of satisfaction and well-being experienced during the following week. Furthermore, workload was associated with better weekend recovery experiences for participants exposed to low levels of supervisor support in week 1. Alternatively, the positive effects of supervisor support on weekend recovery experiences were attenuated as workload levels increased. Theoretical and practical implications of the present study are discussed.
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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 ».