Revisiting presenteeism to broaden its conceptualization: A qualitative study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Presenteeism is generally viewed as a symptom of organizational or individual dysfunction and is rarely considered as a behavioral response to positive triggering factors. Our study examines this issue in small enterprises (SEs), which are an unexplored environment in terms of presenteeism. OBJECTIVE: Through in-depth analysis, this study aims to understand the positive and negative factors that impact presenteeism in the context of small and medium enterprises (SMEs), with a particular focus on SEs. METHODS: We adopt a qualitative methodological approach in which we conducted 17 semi-structured interviews with employees and owner-managers of SEs with between 20 and 49 employees. RESULTS: Our thematic analysis shows that presenteeism can be explained by factors related to pressure to attend work, by individuals' constraints and commitment, by organizational and individual characteristics and by a congenial work environment. Presenteeism can also be a type of "therapy" which helps individuals to avoid focusing on being sick and enables them to stay active and avoid social isolation. CONCLUSIONS: Our study differs from earlier research by providing a more in-depth analysis of the positive and negative factors that trigger presenteeism. This article will help to expand the current theoretical knowledge about presenteeism and encourage a more holistic interpretation of the phenomenon.
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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 | 0,023 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,011 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».