COVID-19 workplace adaptation and recovery in the resort municipality of Whistler, BC, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The COVID-19 pandemic changed how many of us work, where we work and what we need and expect from the workplace. In this paper, the researchers sought to describe how employers and employees experienced their changing workplace environments in the early days of the pandemic, with a focus on adaptation and recovery in Whistler in British Columbia, Canada. In addition, the authors aimed to develop a new model to inform other organizations undergoing the consequences of major catastrophes. Design/methodology/approach Applying a qualitative approach, the authors gathered data in a total of seven focus groups. Employer focus groups were held in June 2020, and employee focus groups were held in November 2020. A thematic analysis was completed by three researchers. Findings After completing an analysis of the employer focus group transcripts, the authors identified the themes of staffing and coordination, adaptability and connection, uncertainty, communication and community and strategies. The employees' concerns and experiences related to the themes of challenges, changes and community, communication, involvement in decisions, future employment and support and connection. Originality/value This study captured descriptions of workplace adaptation and recovery for employers and employees during the pandemic, generalizability is limited by the number of participants. These accounts depicted a period of significant change in working conditions, communications, and employment practices. This paper offers a new conceptual model, C4AR, exploring the role of communicate, coordinate, connect and community in supporting workplace adaptation and recovery.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».