Waiting to Take the First Step? Procrastination Behaviors in the Role Transition from Worker to Manager
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this research was to explore predictors of employees’ procrastination behaviors when approaching the transition from worker to manager. I drew on the Extended Model of Action Phases and Temporal Motivation Theory to argue that both personal and situational factors are related to career procrastination behaviors. Specifically, I hypothesized that trait passive procrastination, trait active procrastination, and work constraints are positively related to transition procrastination behaviors, whereas trait proactivity and work resources are negatively related to transition procrastination behaviors. I further hypothesized that career self-efficacy and subjective temporal proximity are two mechanisms through which these effects occur. These hypotheses were tested in a correlational study with two on-line surveys separated by one month. Data were gathered from a sample of employees working in various organizations and industries in Canada (N = 282). Consistent with the hypotheses, I found that trait passive procrastination, trait active procrastination, and constraints were positively related to transition procrastination behaviors, whereas resources were negatively related to transition procrastination behaviors. In contrast to my prediction, trait proactivity was not related to transition procrastination behaviors. As expected, career self-efficacy mediated relations between traits (passive procrastination, proactivity), environmental factors (resources and constraints) and transition procrastination behaviors. Subjective temporal proximity mediated relations between traits (passive procrastination, proactivity) and transition procrastination behaviors, but only in cross-sectional and not in time-lagged tests. Based on these findings, companies can reduce employees’ career procrastination behaviors by providing more career development resources and mitigating potential organizational constraints, which can build employees’ self-efficacy and encourage developmental behaviors.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,005 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».