Workplace Wellbeing and Sense of Mattering Among Small and Medium Enterprise Workers in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Small and Medium Enterprises (SME) are an under researched area when it comes to workplace wellbeing in Canada. The current research used the Job-Demands Resource Framework (JD-R) to study how a Community Psychology concept, sense of mattering, relates to workload, and indicators of wellbeing (i.e., burnout and flourishing). Specifically, this study tested whether sense of mattering moderates the association between workload and both burnout and flourishing. Moderated mediation models were also tested to see if workload is indirectly associated with burnout and flourishing through distress, while being moderated by sense of mattering. Questionnaires were administered to 2,500 Canadian SME workers at a single time point. No interaction effects were found for mattering as a moderator. Greater workload was directly associated with higher burnout and weaker sense of flourishing. Workload was indirectly associated with burnout and flourishing via distress. Post-hoc analyses revealed that workload had an indirect effect on burnout via mattering and distress. The findings of this study expand on prior research by testing specific interacting components of the JD-R theory and incorporating relevant community psychology principles. These findings may also have practical applications for understanding and improving individual wellbeing and organizational outcomes.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».