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Enregistrement W4206339752 · doi:10.1093/jcmc/zmac001

Measurement of Perceived Importance and Urgency of Email: An Employees’ Perspective

2022· article· en· W4206339752 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Computer-Mediated Communication · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiquePersonal Information Management and User Behavior
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNomological networkPerspective (graphical)PsychologyConstruct (python library)FeelingCategorizationKnowledge managementStakeholderApplied psychologySocial psychologyComputer scienceInternet privacyBusinessPublic relationsMarketingService (business)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This article was motivated by the lack of research, and research instruments, informing academics and practitioners on the email factors used by knowledge workers when triaging their email. This article reports on the development and validation of two measures that categorize the types of emails employees send/receive into two different constructs based on the perceived importance and importance and urgency. The measures were developed using Buss and Craik’s Act Frequency Approach. Analysis determined that our six-item important email and our eight-item important and urgent email scales were both reliable and valid measures of the constructs. Construct validity was demonstrated by embedding our measures in a nomological network linking email demands to employee well-being. The measures were found to be significant predictors of work-role overload, even when the more traditional measures used to quantify the demands imposed on employees by email were taken into account. Lay Summary This article presents two scales that can be used to measure the extent to which an employee perceives an email to be: (a) important and (b) both important and urgent. As expected by theory, both measures were found to predict employees’ feelings of being overloaded by their work. The interesting findings from this study are the following. First, employees seem to consider urgent emails to be important, perhaps without consideration to the email’s actual importance to the employee. Second, emails that are both important and urgent usually involve a key stakeholder being impacted if the email is not acted on quickly. Third, important emails are not necessarily considered urgent. To make an email urgent the sender has to explicitly state how the contents of the email will negatively impact key stakeholders. Finally, our findings suggest that reducing the volume of email someone has to process may not, on its own, lead to reduced employee stress. Rather, employers who seek to improve employee well-being should focus their efforts on reducing the volume of emails employees consider to be important and both important and urgent.

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.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,319
Score d'incertitude au seuil0,317

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,192
Tête enseignante GPT0,399
Écart entre enseignants0,207 · 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