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Enregistrement W2124846668 · doi:10.1111/j.1467-6486.2007.00690.x

Sickness Presenteeism, Sickness Absenteeism, and Health Following Restructuring in a Public Service Organization

2007· article· en· W2124846668 sur OpenAlexaffabout
Natasha Caverley, John Cunningham, James N. MacGregor

Notice bibliographique

RevueJournal of Management Studies · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueWorkplace Health and Well-being
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPresenteeismAbsenteeismPublic healthPublic sectorRestructuringMedicineHealth carePsychologyNursingBusinessSocial psychologyPolitical scienceEconomicsEconomic growthFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

abstract This study examined the relationship between sickness presenteeism, sickness absenteeism, organizational outcomes and employee health. In particular, we wanted to investigate to what degree employees were substituting sickness presence for sickness absence. Three hypotheses were tested to formalize this ‘substitution proposition’. We surveyed a Canadian public service organization which was involved in a large scale downsizing initiative. For this study, 237 Personnel Corporation (pseudonym used) employees responded to the survey, representing a 66 per cent response rate. Survey results indicated that, while the workforce was of average health, sickness absenteeism was less than half that of the national average. The difference could be accounted for by sickness presenteeism – the average number of days employees attended work while ill or injured was greater than the number of days of sickness absence. The pattern of results supported the notion that employees were substituting presenteeism for absenteeism. The frequency and type of self‐reported health problems were highly similar for presenteeism and absenteeism. Work factors (e.g. job security, supervisor support and job satisfaction) tested were significantly correlated with presenteeism. Presenteeism appears to be a stronger predictor of health than absenteeism, suggesting that efforts to improve workplace health may have a more immediate impact on presenteeism than on absenteeism.

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)0,004
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 enseignants0,048
Score d'incertitude au seuil0,096

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,066
Tête enseignante GPT0,413
Écart entre enseignants0,348 · 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

Citations378
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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