Can obsessive passion facilitate responses to job characteristics and help prevent psychological distress and turnover intention? A moderated mediation model
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Although the benefits of work passion are well documented, the role of obsessive work passion (OWP) in coping and functioning at work remains unclear. To enhance this understanding, we propose that OWP can facilitate employee responses to job characteristics (job demands and resources) and prevent psychological distress and turnover intention by reducing the frustration of basic psychological needs (autonomy, competence and relatedness). Design/methodology/approach Data were collected at two time points over a 12-month period from nurses working in the public healthcare sector (Québec, Canada). Findings Results support the main hypothesis and highlight the distinct contributions of psychological needs to these relationships. The indirect effects of frustrated needs for competence and autonomy appear particularly salient. Practical implications Although OWP is typically considered as an undesirable motivational force that impairs functioning and well-being, our results show that OWP can help individuals adapt to job demands and resources and reduce the associated individual (psychological distress) and organizational (turnover) costs. Originality/value By providing novel insights into the adaptability of employees driven by obsessive passion, our study has theoretical implications for the dualistic model of passion, the job demands-resources model and self-determination theory, as well as managerial implications for organizations.
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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 | 0,004 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,001 |
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 ».