Teleworking, Work Engagement, and Intention to Quit during the COVID-19 Pandemic: Same Storm, Different Boats?
Notice bibliographique
Résumé
The ability to retain and engage employees is now, more than ever, a major strategic issue for organizations in the context of a pandemic paired with a persistent labor shortage. To this end, teleworking is among the work organization conditions that merit consideration. The purpose of this cross-sectional study is to examine the direct and indirect effects of teleworking on work engagement and intention to quit, as well as the potential moderating effect of organizational and individual characteristics on the relationship between teleworking, work engagement, and intention to quit during the COVID-19 pandemic, based on a sample of 254 Canadian employees from 18 small and medium organizations. To address these objectives, path analyses were conducted. Overall, we found that teleworking, use of emotion, skill utilization, and recognition appear to be key considerations for organizations that wish to increase work engagement and decrease intention to quit, in the context of a pandemic paired with a labor shortage. Our results extend the literature by revealing the pathways through which teleworking, use of emotion, skill utilization, and recognition are linked to work engagement and intention to quit, and by suggesting specific interventions and formation plans that are needed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».