Recommendations to measure wellbeing in the workplace. A meta-analysis of the wellbeing measures in the public and private sector
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Notice bibliographique
Résumé
Recommendations to measure wellbeing in the workplace. A meta-analysis of the wellbeing measures in the public and private sectorWith workforce and culture receiving more attention, private and public organisations are implementing new policies and practices to improve overall staff wellbeing.This paper explores definitions and measures of wellbeing, and compares the application of such measures across public and private organisations.Wellbeing is difficult to define, with several definitions and components being proposed, which makes it even more challenging to measure (Dodge et al. 2012).Accordingly, there is no consensus on how to measure wellbeing which complicates its utility, and blurs perspectives on its antecedents and consequences.The hedonic perspective defines wellbeing as life satisfaction, focusing on happiness and positive affect.The main measure to capture this is the Subjective Happiness Scale (Lyubomirsky & Lepper 1999), and this has been used in many private sector studies (Ashleigh, Higgs & Dulewicz 2012;Edgar et al. 2015).The eudaimonic perspective emphases the fulfilment of finding meaning, such as in achieving the personal career goals.One such measure is the Questionnaire for Eudaimonic Well-being (Waterman et al. 2010).Other studies define wellbeing as psychological safety with measures such as the Team Psychological Safety scale developed by Edmondson (1999).Brunetto, Farr-Wharton and Shacklock (2011) developed the Employee Psychological Wellbeing scale that includes both the eudaimonic and the hedonic components, and has been applied to the public sectors of Australia, New Zealand, Canada and the UK.Some thirty measures have been developed over the past 50 years using different definitions and applied to the organisational context.Taking all of this into account the paper makes recommendations for measuring wellbeing in public and private organisations.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle