Let's Do Lunch: Work-related Outcomes of a Food Event
Notice bibliographique
Résumé
We all had the experience of sharing meals with coworkers and managers at workplace events. But why is food served during those events? This study aims to examine the effects of food on employees during workplace events. This study built on the impression management framework and the mealtime conversation to investigate the effects of organizational food events on employees’ work engagement levels and affective emotions. The interviews with nine female participants in Canada showed that employees did not focus on work during organizational events after the pandemic. However, sharing food with coworkers left favorable emotions in employees, and stronger ties were built during those workplace events. The results pushed us to explore the effects of workplace events on employees’ attentional focus and energy. Building on the attention restoration theory, this study investigated the effects of food and the different types of interactions during workplace events, work-related versus non-work-related interactions, on employees’ attentional focus and their cognitive, emotional, prosocial, and physical energy. The 133 surveys have shown that employees’ soft attentional focus was stimulated during work-related events compared to non-work-related events. The hard attentional focus was linked to higher reports of prosocial energy. Furthermore, the results also showed that food served during workplace events restored employees’ cognitive, emotional, and prosocial energy. Our study contributed to the understanding of the reason behind serving food during workplace events and demonstrated that corporate events provide an opportunity for employees to build stronger relationships with their coworkers and restore their cognitive, emotional, and prosocial energy.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».