Understanding Quiet Quitting: organizational citizenship behavior reductions in the \npost-pandemic workplace
Notice bibliographique
Résumé
In this study, I seek to understand what has led workers to engage in a trend known as \nQuiet Quitting, where employees continue to perform their work but choose not to go above and \nbeyond the formal obligations of their employment. I propose that this phenomenon can be \noperationalized as reduction of organizational citizenship behaviors and it exists as a result of \nreturn to the pre-pandemic status quo in which employees are no longer allowed to work in a \nprimarily remote work environment. \nI used three well-known theories to explain the possible ways in which the return to a \nprimarily in-person work environment may have led employees to stop going above and beyond \nin their obligations: psychological contract breaches, work engagement, and adaptive cost. Using \na cross-sectional questionnaire, I gathered data from 251 participants on each of those constructs \nas well as their beliefs in Quiet Quitting and organizational citizenship behaviors. I analyzed the \ndata using partial least squares structural equation modeling. \nThe results suggest that employees being mandated back to a primarily in-person work \nenvironment has a negative relationship with meaningfulness. This, in turn, has a negative \nrelationship on their performance of discretionary behaviors. Also, the results suggest that the \nadaptive costs associated with the COVID-19 drained workers’ resources such that they were \nless likely to engage in those behaviors whether they wanted to or not. \nThe COVID-19 pandemic was a largely unprecedented event in modern history and the \nmeasures to mitigate its spread brought several changes to how work is performed. This study \ntries to understand the lasting impacts of those changes and the lessons they bring to managers. It \nwill help advance the scholarship on remote work and how three important organizational \nbehavior theories apply to workers in the post-pandemic world. It will also provide further \ninformation to help practitioners make informed decisions on the future of the workplace and \nhow much flexibility to give employees in how they perform their jobs.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».