Flexible Workplace Practices: Employees’ Experiences in Small IT Firms
Notice bibliographique
Résumé
This paper examines how employees experience flexible workplace practices (FWPs), such as flex-time, in the context of small firms. Past research consistently documents that employees’ experiences vary according to whether or not the workplace culture is supportive of FWPs and work-life balance needs. Studies, however, typically use individual level data or focus on large companies. Little research has focused on the experiences of employees of small firms. Possibly, employees of small firms have somewhat unique experiences of FWPs because of the workplace context. Like past research, this paper considers how gender and age relations structure the workplace. Also taken into account are the control strategies that management employs over the workforce. Data are taken from a Canadian study on small information technology (IT) firms that employed between four and 21 individuals. A multiple case study of 17 firms is conducted using web-surveys, semi-structured interviews, case study reports, field notes, and HR policy documents. Three different workplace contexts emerged among study firms based on their flexibility and workplace culture with respect to time. Some of these workplaces reproduced hegemonic gender, age, and class expectations, whereas others somewhat challenged them. The three firm-types did not vary according to firm-specific characteristics, such as business specialization, but patterns with regard to age and gender characteristics of the owners and employees were evident. Employees’ experiences varied according to where they worked. The findings suggest that similar and different processes occur in small firms compared to the large companies often studied in the literature. Like large firms, small firms are not neutral or based on a consensus. Small firm employees, however, may be considerably more vulnerable.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».