How Does Coworker Job Crafting Affect Teammate Job Outcomes?
Notice bibliographique
Résumé
Job crafting, the proactive changing of job demands and resources to better suit one’s needs and abilities, is on the rise within the modern workplace as individuals are experiencing greater autonomy and ownership over their careers. Research shows that job crafting is not only associated with increased employee job satisfaction, well-being, and work engagement, but also improves employee adaptability to change. In addition to current labour shortages, organizations need also to adapt to increasingly challenging and unpredictable work environments. Organizations therefore stand to benefit from the outcomes of individual job crafting. While limited research has shown some possible spillover benefits for teammates, recent research has revealed possible negative consequences of this self-targeted activity on the job crafter’s teammates, specifically because job crafting involves modifying tasks and relationships. In a collaborative environment, these changes risk negatively impacting teammates. The purpose of this study was therefore to examine whether coworker job crafting influences teammate job satisfaction and job stress in an interdependent work context. The results from a survey of 199 panel participants in Canada, USA, and the UK unexpectedly supported improved job satisfaction and reduced stress for teammates of coworkers who job craft. The data also supported the role of coworker social support as a mechanism by which coworker job crafting influenced teammate outcomes. These findings suggest that the effects that individual job crafting have on teammates depends on the work context. The theoretical implication indicates the importance of continued study of the effects of job crafting on others.
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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 | 0,016 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».