Commitment Dynamics in the Contemporary Workplace: Exploring the Implications of Changes and Crises
Notice bibliographique
Résumé
Commitment remains a central focus in management and organizational behavior research due to its impact on critical employee outcomes as well as organizational effectiveness. In an ever-changing world characterized by new ways of working, new technologies, new forms of organizations and workspaces, increasing need for flexibility and mobility, organizations rely on their employees to adapt to contextual transformations. However, such changes not only threaten identity and attachment to the workplace, but they also affect employees very differently. Not surprisingly, recent research has consistently worked with a more nuanced understanding of workplace commitments by recognizing that employees may experience commitment to various commitment targets, that these commitments are dynamic, and that the context is the most proximal explanation for the observed trajectories, including commitment synergies and conflicts. Despite these advances, gaps remain in understanding how commitments change, interrelate, and compete under varying conditions. Nor have we accumulated enough evidence on how various contextual shocks may undermine the maintenance or the juggling of multiple commitments. Notably, the COVID-19 pandemic served as a catalyst for modifying work practices and the interaction patterns between employees, as well as reshaping conceptualizations of organizations and careers. With many organizations rethinking how to preserve and enhance employees’ well- being and performance, the purpose of this symposium is to improve our understanding of the complex and dynamic nature of workplace commitments in the contemporary workplace. Dynamics, Conflicts, and Synergies of Commitment in Periods of Uncertainty Author: Felipe Teixeira Genta Maragni; University of Sao Paulo Author: Ana Carolina De Aguiar Rodrigues; University of São Paulo Author: S. Arzu Wasti; Sabanci University Threat-response in Commitment Systems Author: Leon Hupkens; Vrije Universiteit Amsterdam Author: Tim Vantilborgh; Vrije Universiteit Brussel The Stronger they Stand, the Harder they Fall: Nurses’ Loss of Commitment to Professional Identity Author: Frances Jorgensen; Royal Roads University Author: Adelle Bish; North Carolina Agricultural and Technical State University Author: Mette Strange Noesgaard; Aalborg University The Dawn of Career Commitment: A Natural Experiment with Early-Career Students Author: Lucas dos Santos-Costa; University of São Paulo Author: Yvonne Van Rossenberg; Radboud University Nijmegen Come What May: Nature of Commitment Profiles During Organizational Changes and External Shocks Author: MD Oliur Rahman Tarek; University of Klagenfurt Author: Heiko Breitsohl; University of Klagenfurt Author: S. Arzu Wasti; Sabanci University
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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 | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,008 |
| Communication savante | 0,008 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».