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Enregistrement W3111356366 · doi:10.1016/j.jiph.2020.11.004

Time, love and tenderness: Doctors’ online volunteering in Health Virtual Community searching for work-family balance

2020· article· en· W3111356366 sur OpenAlexfundno aff
Shafiz Affendi Mohd Yusof, Norzaila Mohd Noor, Nafishah Othman

Notice bibliographique

RevueJournal of Infection and Public Health · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueWork-Family Balance Challenges
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDeanship of Scientific Research, King Saud UniversityCanada Research Chairs
Mots-clésWork (physics)Balance (ability)NegotiationThe InternetPhoneQualitative researchPsychologyWork–family conflictFamily doctorsNursingPublic relationsSociologyMedicineFamily medicineComputer scienceWorld Wide WebPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: This study will explore and understand the experience of doctors volunteering online in managing the boundaries between work and family in health virtual communities (HVC). METHODOLOGY: A qualitative case study approach was used to explore and understand how doctors volunteering online balances between work and family in a Health Virtual Community called DoktorBudak.com (DB). A total of seventeen (17) doctors were interviewed using either face-to-face, Skype, phone interview or through email. RESULTS: The results of this study suggested that doctors perceived the physical border at their workplace as less permeable though the ICT has freed them from the restriction to perform other non-related work (such as online volunteering (OV) works) during working hours. In addition, doctors OV use ICTs to perform work at home or during working hours, they perceive their work and family borders as flexible. Furthermore, the doctors used different strategies when it came to blending, whether to segment or integrate their work and family domains. CONCLUSION: This study has defined issues on work-family balance and OV. Most importantly this study had discussed the conceptual framework of work-family balance focusing on doctors volunteering online and how they have incorporated ICTs such as Internet technology to negotiate the work-family boundaries, which are permeable, flexible and blending.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,139
Score d'incertitude au seuil0,524

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,095
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,268 · 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 tête enseignante, 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

Citations9
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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