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Enregistrement W3119885646 · doi:10.1371/journal.pone.0245066

Does time management work? A meta-analysis

2021· review· en· W3119885646 sur OpenAlexaff
Brad Aeon, Aïda Faber, Alexandra Panaccio

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2021
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePerfectionism, Procrastination, Anxiety Studies
Établissements canadiensUniversité LavalConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTime managementMeta-analysisPsychologyConscientiousnessJob satisfactionWork (physics)Job performanceDistressPerformance managementApplied psychologySocial psychologyMedicineClinical psychologyComputer scienceBusinessPersonalityBig Five personality traitsMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Does time management work? We conducted a meta-analysis to assess the impact of time management on performance and well-being. Results show that time management is moderately related to job performance, academic achievement, and wellbeing. Time management also shows a moderate, negative relationship with distress. Interestingly, individual differences and contextual factors have a much weaker association with time management, with the notable exception of conscientiousness. The extremely weak correlation with gender was unexpected: women seem to manage time better than men, but the difference is very slight. Further, we found that the link between time management and job performance seems to increase over the years: time management is more likely to get people a positive performance review at work today than in the early 1990s. The link between time management and gender, too, seems to intensify: women's time management scores have been on the rise for the past few decades. We also note that time management seems to enhance wellbeing-in particular, life satisfaction-to a greater extent than it does performance. This challenges the common perception that time management first and foremost enhances work performance, and that wellbeing is simply a byproduct.

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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,038
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,076

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,038
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0140,027
Bibliométrie0,0050,006
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,265
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,100 · 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'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations158
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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