Biting Off More Than You Can <i>Chew</i> at Work: Measuring Individual Perceptions of Cultural Hard and Excessive Work (I-CHEW)
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,006 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».