Employee well-being in the COVID-19 pandemic: The moderating role of teleworking during the first lockdown in the province of Quebec, Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The COVID-19 pandemic has had a profound effect on all aspects of society, including mental health. Many employees have had to pivot suddenly to teleworking to prevent the virus from spreading. While teleworking may have some negative consequences, it may also represent a human resources practice that may improve employee well-being. OBJECTIVE: The study main objective was to determine if teleworking played a moderating role in the relation between potential stressors and employee well-being during the first months of the COVID-19 pandemic when working from home. This was based on the theory of conservation of resources. METHODS: Multivariate regression analyses were conducted with Stata 13 software to determine the contribution of potential stressors on employee well-being, as well as the moderating role of teleworking on a sample of 480 Canadian employees. Data were collected once for white and blue collar from both public (67.08%) and private (32.92%) business sectors. RESULTS: Results indicated that work-life imbalances, workload, and marital tension were associated with lower levels of well-being. On the other hand, teleworking and household income were associated with higher levels of well-being. Teleworking also moderated the differences in well-being between the public and private sectors. Teleworking in the public sector seems to increase employee well-being. Conversely, working on-site in the public sector seems to decrease well-being. CONCLUSIONS: Employers need to proactively address work-life imbalances, workloads, and teleworking to maintain employee well-being. Specific recommendations are offered to ensure that teleworking remains positive for employee well-being both during a pandemic and afterward.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».