Differentiating Workaholic Subtypes on Health and Wellness Outcomes
Notice bibliographique
Résumé
The current study aimed to identify different subtypes of workaholics based on a combination of work engagement, motivation, perfectionism and job insecurity variables, and compare them on health and wellness outcomes. Perceptions of work-life balance, organizational culture and organizational climate were also examined to better understand the relationship between workaholic subtypes and their outcomes. A sample of n = 280 academics from universities in Ontario responded to an online self-report questionnaire. Cluster analysis showed the presence of three distinct workaholic subtypes that were named Engaged Workaholics, Perfectionist Workaholics and Job Insecure Workaholics. Univariate and multivariate analyses revealed significant differences between the clusters on health and wellness dimensions, whereby Engaged Workaholics reported significantly better outcomes compared to the other subtypes. Mediation analyses showed that lower levels of perceived work-life balance and higher levels of perceived work pressure culture explained poorer health and wellness outcomes, particularly for Job Insecure Workaholics. Moreover, it was shown that workaholic subtypes experienced different barriers to teaching and research, and attributed feelings of overwork to a variety of factors. This study is a first attempt to empirically distinguish workaholic subtypes based on personal and situational factors and provides evidence that different types of workaholics exist and outcomes are not the same for all. Findings of this work have important implications for employees and organizations, and could be used to inform policies and initiatives targeted at building healthy workplaces.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».