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Enregistrement W4414609122 · doi:10.1177/01461672251368648

Biting Off More Than You Can <i>Chew</i> at Work: Measuring Individual Perceptions of Cultural Hard and Excessive Work (I-CHEW)

2025· article· en· W4414609122 sur OpenAlexafffund
Hsuan‐Che Huang, Friedrich M. Götz, Lieke L. ten Brummelhuis

Notice bibliographique

RevuePersonality and Social Psychology Bulletin · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueWorkaholism, burnout, and well-being
Établissements canadiensSimon Fraser UniversityUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésPerceptionWork (physics)Scale (ratio)Cultural diversityIdeal (ethics)Social perceptionCultural values

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Previous research attributes differences in working styles (e.g., diligence, excessive hours) primarily to individual traits or values, such as workaholism, neglecting cultural context. This research introduces cultural work ideals—subjective perceptions of societal expectations about work—and distinguishes between perceived cultural values of (a) hard work (i.e., efficiency, high quality, wise time use) and (b) excessive work (i.e., long hours, high quantity, constant work prioritization). We develop and validate the I ndividual Perceptions of C ultural H ard and E xcessive W ork (I-CHEW) Scale across six diverse North American samples ( N = 1,902), including full-time employees, business undergraduates, MBA students, and alumni. Psychometric analyses support the I-CHEW’s reliability and validity. As hypothesized, perceiving a cultural ideal of hard work predicts beneficial outcomes (e.g., lower cynicism, higher engagement) beyond individual, organizational, and cultural factors. Conversely, perceiving a cultural ideal of excessive work predicts negative outcomes, including greater emotional exhaustion, reduced well-being and job satisfaction, and poorer physical health.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,260
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,288 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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