Loneliness at Work: How it Happens and How it Affects Stress, Resilience, Behavior, and Wellbeing
Notice bibliographique
Résumé
Loneliness has emerged as a critical issue for organizations with detrimental impacts on employee effectiveness, job attitudes, and wellbeing. With 80% of employees experiencing loneliness at work and a dearth of research on loneliness in work settings, organizational research on this topic is of critical importance to both managers and scholars. The extant literature suffers from several oversights, which this symposium addresses. First, this symposium responds to calls for research on the antecedents of loneliness at work (Firoz et al., 2021; Ozcelik & Barsade, 2018) by investigating employee perceptions, employee behaviors, and organizational factors. The papers specifically highlight the role of signals of dissimilarity, social structure, and identity. Second, the literature suffers from a lack of attention to specific psychological mechanisms explaining the relationship between loneliness on employee outcomes. The papers in this symposium show the role of stress and vulnerability. In doing so, the papers highlight that loneliness, while largely negative, may in certain contexts produce positive social outcomes. Finally, the literature has focused on loneliness only within the bounds work-related inputs and outputs. The papers in this symposium show how aspects of one’s family and community play a mitigating role in limiting the negative effects of loneliness on wellbeing and counterproductive behaviors such as withdrawal. Together, the five papers in this symposium investigate diverse groups of workers in various contexts to provide fresh and needed insights to understand how loneliness emerges in modern organizations and how it impacts stress, resilience, behavior, and overall experiences of wellbeing. Building from Belongingness: Signals, Structures, and Mechanisms Forming Loneliness in Organizations Author: Anthony Silard; Luiss Business School Author: Madison Suzanne LaBella; Marist College Author: Sarah Wright; University of Canterbury Author: Sawyer Wilkins; Virginia Commonwealth University Author: Chris Reina; Virginia Commonwealth University Disconnected and Distressed: Examining Anxiety and Loneliness at Work Author: Julie M. McCarthy; University of Toronto Author: ZhengPeng(Matt) Wang; Author: Talya N. Bauer; Portland State University Author: Berrin Erdogan; Portland State University Author: Emily D. Campion; University of Iowa Author: Selin Kudret; Henley Business School When Loneliness Can Lead to Resilience: An Evolutionary Theory of Loneliness Approach Author: Gihyun (G.) Kim; Bryant University Author: Emily Dunham Heaphy; University of Massachusetts Amherst When Leaders Feel Lonely: Withdrawal Behaviors and the Buffering Role of Family Identity Salience Author: Karolina Wenefrieda Nieberle; Durham University Author: Michelle Hammond; Oakland University Remote but Not Alone: Leveraging Community Embeddedness to Boost Well-Being Author: Nabi Ebrahimi; Author: Tamara Montag-Smit; University of Massachusetts Lowell Author: David Greenway; Author: Sarah Kostanski;
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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».