Exploring layers of context-related work-from-home demands during COVID-19
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This article identifies the contextual demands impacting the work from home (WFH) experience during the COVID-19 pandemic and considers their respective impact on employees' personal and work-related outcomes. Design/methodology/approach Drawing on a qualitative methodology, the authors thematically analyzed written narratives from 41 employees who had been required to work from home during the COVID-19 pandemic. Findings Data analysis identified four layers of contextual demands (omnibus, task, social and personal) that had resulted in participants being required to work from home. Drawing on this finding, the authors develop a conceptual process model to extend current theory and explain how the respective demands impact individual affective reactions and work-related experiences, health and wellbeing. The authors’ findings offer new insights into contexts where WFH becomes mandatory, indicating that it is characterized by a range of challenges and opportunities. Practical implications This paper signals the need to provide employees with a realistic preview of working from home demands, including interventions to better prepare them to navigate the daily stressors of working from home; and provision of virtual employee assistance programs in the form of online counseling. Originality/value This paper explores a unique phenomenon – the mandatory requirement to work from home during the COVID-19 pandemic and its impact on employees' personal and work-related experiences and outcomes.
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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 | 0,007 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».