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Enregistrement W1992346930 · doi:10.4018/joeuc.2001040101

A Study of Remote Workers and Their Differences from Non-Remote Workers

2001· article· en· W1992346930 sur OpenAlexaff
D. Sandy Staples

Notice bibliographique

RevueJournal of Organizational and End User Computing · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueKnowledge Management and Sharing
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésJob satisfactionCompetence (human resources)PerceptionInterpersonal communicationBusinessWork (physics)Information technologyWork environmentPsychologyKnowledge managementComputer scienceSocial psychologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Information technology (IT) is enabling the creation of virtual organizations and remote work practices. As this practice of working remotely grows, so does the importance of making these remote end-users of technology effective members of organizations. This study tested a number of relationships that were suggested in the literature as being relevant in a remote work environment. Interpersonal trust of the employee in their manager was found to be strongly associated with higher self-perceptions of performance, higher job satisfaction and lower job stress. There was weak support for the impact of physical connectivity (i.e., the availability of IT) on job satisfaction, supporting the enabling role of IT. These findings were similar for both remote employees (i.e., those that worked in a different building than their managers) and non-remote employees. However, more frequent communications between the manager and employee was associated with higher levels of interpersonal trust only with the remote workers. Cognition-based trust was also found to be more important than affect-based trust in a remote work environment, suggesting that managers of remote employees should focus on activities that demonstrate competence, responsibility and professionalism.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,242 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations99
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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