The Biophilia Effect: Expanding Green Horizons in a Global Workplace
Notice bibliographique
Résumé
This symposium explores the growing evidence that nature contact -- ranging from biophilic office design to immersive outdoor experiences -- may exert profound effects on employee well-being, work engagement, and organizational outcomes. As rapid urbanization continues to limit daily exposure to natural elements, research increasingly points to nature as a powerful yet underexamined resource for sustainable management practice. In this session, five presentations illuminate multiple facets of the “Biophilia Effect.” First, we see how even simple interventions, such as workplace greenery, boost employee energy and dedication. Next, we learn how entrepreneurs and boundaryless workers may strategically leverage nature for real-time recovery. We then turn to an ethnographic study that reveals how specific environmental contexts (e.g., remote islands, mountainous terrain) mold employees’ work-life boundaries. A fourth paper uncovers moral complexities in (animal) caregiving professions, where necessary evils can cause psychological and ethical tension. Finally, we broaden our view by examining user acceptance of wooden housing, underscoring how green innovations can shape both corporate strategies and societal well-being. Collectively, these papers provide timely, high-impact insights for scholars across OB, ONE, and SIM, illustrating how nature-based approaches can enrich individuals’ work experiences, advance sustainable organizational practices, and foster responsible management in a globalized world. Biophilic Design at Work: Investigating How Greenery Supports Employee Engagement Author: Meredith Jordan Pool; Clemson University Author: Robert R Sinclair; Clemson University Detachment vs. Absorption in Nature: A Person-Centered Approach to Employee Recovery Breaks Author: J. Jeffrey Gish; University of Central Florida Author: Ute Stephan; King's College London Author: Jon C. Carr; North Carolina State University Author: Réka Anna Lassu; Pepperdine University Author: Sarah Burrows; Queen's University Author: Jeffrey M. Pollack; North Carolina State University The Topography of Work-Life Boundaries: How Environmental Context Shapes Work-Life Navigation Author: Elena Maria Wong; University of Pennsylvania The Mixed Consequences of Necessary Evils in the Veterinary Profession Author: Carisa Lam; Author: Vanessa Liu; User Acceptance of Wooden Housing: Green Future in the Construction Industry? Author: Malgorzata Iwanczuk-Prost; Wageningen University and Research Author: Emiel F.M. Wubben;
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 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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,010 |
| Communication savante | 0,008 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».