Voiceless at Work: Decision-Making Participation, Subjective Power, and Mental Health in a Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
Voice--the opportunity to express one's views in the decision-making process--is a central feature of organizational procedures. This study investigates the mental health consequences of the lack of voice at work, or voicelessness , during the first year of the COVID-19 pandemic, a period marked by heightened organizational change and uncertainty. Prior research on procedural justice and mental health has paid limited attention to the specific effect of voice, and few studies have used longitudinal designs that control for unobserved time-stable confounders. Moreover, the mechanisms that link procedural justice to mental health remain underexplored. We address these gaps by assessing the effect of voicelessness on psychological distress and anger using five waves of national longitudinal data of Canadian workers (March 2020 to April 2021) and fixed effects models. We further test whether the sense of mastery and subjective social status (SSS) mediate these relationships. Results show that voicelessness is associated with greater psychological distress and anger, net of time-stable confounders. Mastery functions as a mediator for both outcomes, whereas SSS does not. These findings underscore the importance of organizational efforts to enhance employee voice and identify perceived control as a key mechanism linking voicelessness to mental 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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».