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Enregistrement W3108247873 · doi:10.6000/1929-4409.2020.09.29

The Effectiveness of Virtual Work to Keep Achieving Optimal Performance Amid the Covid-19 Virus Outbreak

2022· article· en· W3108247873 sur OpenAlexvenueno aff
Christian Wiradendi Wolor, Hania Aminah, Rahmi, S. Martono

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Criminology and Sociology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEmployee Performance and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWork (physics)Coronavirus disease 2019 (COVID-19)Computer scienceSystematic reviewPandemicOperations researchKnowledge managementMEDLINEMedicineEngineeringPolitical scienceInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Currently around the world affected by the covid-19 virus or known as the corona. Virtual work is now important to do besides the outbreak of this virus case. This is a challenge for the company and employees in facing the coronavirus epidemic. The purpose of this study is to find out and explain the effectiveness of virtual working to achieve optimal employee performance amid the covid-19 pandemic. This research is a systematic review (Systematic Review) using the PRISMA (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-analysis) method which is carried out systematically by following the correct stages or research protocols. Next, we present the results of our analysis in the form of recommendations in the implementation of virtual work activities. we recommend six approaches to support virtual work, namely the first is managerial support, the second is infrastructure, the third is a new policy and new rules, the fourth is scheduling, the fifth is trust, communication, and feedback, the sixth is technology applications, the last is knowledge sharing.

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)0,034
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,131
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,180

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0340,131
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,004
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,353
Écart entre enseignants0,302 · 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

Citations4
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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