MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3207429440 · doi:10.3233/wor-213591

Revisiting presenteeism to broaden its conceptualization: A qualitative study

2021· article· en· W3207429440 sur OpenAlexaff
Mouna Knani, Pierre‐Sébastien Fournier, Caroline Biron

Notice bibliographique

RevueWork · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueWorkplace Health and Well-being
Établissements canadiensUniversité LavalHEC Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPresenteeismConceptualizationQualitative researchPsychologyContext (archaeology)Thematic analysisSocial psychologyApplied psychologySociologyComputer scienceAbsenteeism

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,134
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,002

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 Opus0,086
Tête enseignante GPT0,489
Écart entre enseignants0,403 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeQualitatif
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

Citations7
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueWorkMême sujetWorkplace Health and Well-beingTravaux en français237 207