Sitting for long periods is associated with impaired work performance during the COVID-19 pandemic
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The unprecedented coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic and the corresponding government state of emergency have dramatically changed our workstyle, particularly through implementing teleworking and social distancing. We investigated the degree to which people's work performance is affected and the association between sedentary behavior under the state of emergency and worsened work performance during the COVID-19 pandemic, as previous studies have suggested that sedentary behavior decreases work performance. METHODS: We used data from the Japan "COVID-19 and Society" Internet Survey (JACSIS) study, a cross-sectional, web-based, self-reported questionnaire survey. The main outcome was change in work performance after the COVID-19 pandemic compared with that before the pandemic. We analyzed the association between the change in work performance and sitting duration under the state of emergency, adjusted for work-related stress, participants' demographics, socio-economic status, health-related characteristics, and personality. RESULTS: The change of work environment from the pandemic decreased work performance in 15% of workers, which was 3.6 times greater than the number of workers reporting increased performance in 14 648 workers (6134 women and 8514 men). Although telework both improved and worsened performance (odds ratio [OR], 95% confidence interval [CI] = 2.0, 1.6-2.5 and 1.7, 1.5-1.9, respectively), sitting for long periods after the state of emergency was significantly associated only with worsened performance (OR, 95% CI = 1.8, 1.5-2.2) in a dose-response manner. CONCLUSION: Sitting duration is likely a risk barometer of worsened work performance under uncertain working situations, such as the COVID-19 pandemic.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».