Unprecedented Times: An Examination of Workers’ Experiences of Ill-Being and Well-Being during the COVID-19 Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic brought about unprecedented changes and challenges to workers’ work and home lives. The current study integrated insights from theories (e.g., the job demands-resources model, COR theory) and literature to investigate the contributors (e.g., job demands, job resources, job involvement, work engagement) to workers’ experiences of ill-being and well-being (i.e., work-life conflict, strain, burnout, job satisfaction). We tested our hypotheses with data from 693 full-time US and Canadian workers from MTurk, a sample of university faculty, a snowball sample, and a sample of veterinarians. We found that workers with greater job demands experienced greater ill-being (e.g., work-life conflict), and workers with greater job resources experienced greater well-being (e.g., job satisfaction). However, different types of job resources predicted different outcomes (e.g., general job resources predicted lower strain, but stimulating and supportive job resources did not). Further, we did not find evidence that job resources protected workers against job demands and strain or work-life conflict. Our results also suggest that stimulating job resources may have negative outcomes for workers, as they predicted exhaustion, through greater work engagement and work-life conflict. In addition, greater work engagement predicted both positive (i.e., job satisfaction) and negative outcomes for workers (i.e., work-life conflict, strain), supporting the notion that work engagement may be a double-edged sword. Finally, exploratory analyses revealed the job demands and job resources that are most salient and pertinent during the pandemic for workers. Implications for theory and practice are discussed.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| 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 | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».