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Enregistrement W1971730999 · doi:10.1108/01409170810892163

Factors in absenteeism and presenteeism: life events and health events

2008· article· en· W1971730999 sur OpenAlexaff
James N. MacGregor, John Cunningham, Natasha Caverley

Notice bibliographique

RevueManagement Research News · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueWorkplace Health and Well-being
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPresenteeismAbsenteeismWorkforceProductivityPublic healthPsychologyMedicineNursingDemographic economicsBusinessGerontologySocial psychologyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose The purpose of this paper is to investigate the relationship of stressful life events and health related events with sickness absenteeism and presenteeism (attending work while ill or injured). Design/methodology/approach A web‐based survey was conducted within a public service organization which had just undergone a significant downsizing, where the workforce was reduced by over 30 per cent. Findings The findings indicated that stressful life events were significantly associated with both presenteeism and absenteeism, to the same degree. Research limitations/implications These results extend previous research in suggesting that employees are substituting presenteeism for absenteeism. However, different health risks (chronic conditions vs needing counselling support) were more likely to predict absenteeism than presenteeism. Originality/value By supporting a substitution hypothesis, the present study suggests that both presenteeism and absenteeism are important measures of employee health and organizational productivity.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,258
Tête enseignante GPT0,500
Écart entre enseignants0,243 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations67
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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