Deviance in the Internet Use in Working Environment: Key Factors and Remedies based on an Exploratory Study
Notice bibliographique
Résumé
Deviance, in a sociological context, is understood as actions or behaviours that violate social norms, including formally-enacted rules, as well as informal violations of social norms. Deviant behaviour related to Internet was studied mainly as a technology enabling misuse and addiction. In this paper deviant behaviour is studied in the context of two phenomena the addiction to the on-line services and the: abuse in the work place. Both phenomena enact the working forms and cause loss of productivity. As organizations and companies try to minimize the productivity losses resulting from their employees’ Internet abuse in work place different approaches are used to solve the problem, some of them like e-surveillance and social control are in conflict with the social norms and the legislation order. The study presented in the paper explores the relationship between a person addicted to the Internet, and the factors that influence the abuse in the workplace. The study results discover whether these two phenomena are the result of the work environment like poor organizational structure in the company or bad human relationships. Another intention of the study was to find out whether the disciplinary measures applied to deter the Internet abuse have effects on the employees behaviour. The study results have shown that the occurrence of Internet abuse in workplace is not strongly related to the work conditions like the bad relationships with co-workers or managers, the missing actions for remuneration or recognition of the good work, and lack of paths for career advancement. The awareness of being e-surveyed by the employer, or being warned with personal messages about the misuse of Internet cause the time spent on the Internet for non-working purposes by the employee to decline. The study was carried out on an exhaustive sample inform an EU member state country where the legislative approach in employee e-surveying differ from other world regions. Managers were involved in this study to light up their everyday practice in deterring the Internet abuse in work place in view of the existing law for employee privacy protection in communication.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».