Telecommuting academics within an open distance education environment of South Africa: More content, productive, and healthy?
Notice bibliographique
Résumé
Outside an academic setting, telecommuting has become fairly popular in recent years. However, research on telecommuting practices within a higher education environment is fairly sparse, especially within the higher distance education sphere. Drawing on existing literature on telecommuting and the outcome of a valuation study on the success of an experimental telecommuting programme at the largest distance education institution in South Africa, this article presents discerning findings on telecommuting practices. In fact, the research builds on evolutionary telecommuting assessment methods of the direct or indirect effect (work based) and affective impact (emotional) on multiple stakeholder groups. This holistic approach allowed for comparative analysis between telecommuting and nontelecommuting academics with regard to the impact of telecommuting practices. The research reveals high levels of support for telecommuting practices that are associated with high levels of work productivity and satisfaction, lower levels of emotional and physical fatigue, and reduced work stress, frustration, and overload. The study also reveals higher levels of student satisfaction with academic support from telecommuters than nontelecommuters. Overall, the critique presents insightful findings on telecommuting practices within an academic setting, which clearly signal a potential for a shift in the office culture of higher distance education institutions in the years to come. The study makes a significant contribution to a limited collection of empirical research on telecommuting practices within the higher distance education sector and guides institutions in refining and/or redefining future telecommuting strategies or programmes.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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.
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 ».