Who let the dogs in? A look at pet-friendly workplaces
Notice bibliographique
Résumé
Purpose – The purpose of this paper is to present an overview of the pet-friendliness trend, because despite its growth, there has been little research on the benefits and potential risks of pet-friendly workplaces. Design/methodology/approach – A general review is provided on pet ownership figures in North America and the benefits and drawbacks of pet ownership. Pet-friendly policies and practices are described, highlighting their potentially positive impact on well-being and performance. Possible concerns with pet-friendly workplaces are examined. The paper offers recommendations for organizations that are potentially interested in becoming pet-friendly. Findings – Many households in North America have pets that are considered genuine members of the family. As a result, workplaces are increasingly becoming “pet-friendly” by instituting policies that are sensitive to pet ownership. The scope of pet-friendly policies and practices ranges from simple to more complex measures. Adopting these measures can result in benefits that include enhanced attraction and recruitment, improved employee retention, enhanced employee health, increased employee productivity, and positive bottom-line results. But there are also concerns regarding health and safety, property damage, distractions, and religious preferences. Practical implications – The range of pet-friendly measures could apply to any workplace that is interested in improving their efforts toward recruitment, retention, and productivity, among others. Originality/value – This paper describes a range of efforts that workplaces can offer to enhance their employees’ work lives and is the first to provide a detailed account of the pet-friendliness trend.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,005 |
| Communication savante | 0,005 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| 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 ».