COVID-19: short- and long-term impacts on work and well-being
Notice bibliographique
Résumé
The broad risks and drastic changes associated with the COVID-19 pandemic pose various psychosocial and physical challenges, which can affect the health and well-being of employees and the organizations they work for. This chapter builds on research undertaken in support of the Canadian military to provide timely insight into how people may react during and after the crisis, and how organizational leaders can support their personnel through it. We took a pragmatic approach in reviewing the scientific literature and available data that (in)directly relates to the COVID-19 pandemic, and we distilled the information to a manageable set of recommendations deemed relevant to the organizational context. Our review yielded considerations in several key areas, including (a) impacts of disasters, (b) impacts of COVID-19 on work life, and (c) on family life, (d) (non-)compliance with public health directives, (e) reintegration into the workplace, and (f) crisis communication and management. Although certain organizations (e.g., military/public safety), may be well-prepared to manage the effects of the crisis (e.g., with a workforce that is trained for and experienced in dealing with stressful and ambiguous situations), our review suggests that some workers, regardless of organizational affiliation, may be particularly susceptible to its negative effects based on their perceptions, demographic characteristics, personal or financial circumstances, family dynamics, pre-existing health conditions, and the nature of their work. In this chapter, we discuss the various risk factors and offer evidence-informed recommendations for how organizational leaders might mitigate the potential harmful and enduring effects of COVID-19 and future crises, and we offer a research agenda to address critical knowledge gaps
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 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) | 0,004 | 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 ».