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Enregistrement W4212936858 · doi:10.7202/1086009ar

Telework in Canada : Who Is Working from Home during the COVID-19 Pandemic ?

2021· article· en· W4212936858 sur OpenAlexaffvenueabout
James Chowhan, Kelly S. MacDonald, Sara L. Mann, Gordon B. Cooke

Notice bibliographique

RevueRelations industrielles · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueWork-Family Balance Challenges
Établissements canadiensMemorial University of NewfoundlandUniversity of GuelphYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPandemicBachelorHuman capitalOddsWork (physics)Demographic economicsImmigrationMarital statusPsychologyCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Survey data collectionDescriptive statisticsSample (material)SociologyDemographyPolitical scienceEconomic growthMedicineEconomicsPopulationEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The COVID-19 pandemic has created a new reality in the world of work. Employers are realizing that to continue business operations during the pandemic they need to think differently about work : how it is organized, who does what and where the work is done. This paper addresses the question of whether there are differences in demographic and human capital characteristics between those who work from home during the pandemic and those who worked from home previously. Thus, this study takes advantage of the natural conditions of a pseudo experiment to identify the sociodemographic (i.e., sex (female/male), immigrant status, age) and human capital factors (i.e., education level, health) of those with access to telework to better understand the impact of the shutdown on these subgroups. This study uses Statistics Canada’s Canadian Perspectives Survey Series (CPSS) first survey data on the Impacts of COVID-19, and an analytic sample whose n = 2,653 ; further, the 2016 General Social Survey cycle 30 was used to provide pre-pandemic estimates for descriptive comparisons. We find that females are not less likely than males to participate in telework and that immigrant status is negatively related to work from home during the pandemic. Generally, there is support for an age relationship, with the odds of telework being relatively lower as age increases. Education level is positively associated with telework during the pandemic (e.g., having a bachelor’s or higher university degree is positively associated with telework). Finally, there is no relationship between physical or mental health and telework. This study contributes to the literature by quantifying the impact of a brief mass telework event and its implications for access to telework across sociodemographic and human capital characteristics. In a post-pandemic world, will we carry forward the lessons learned through this ‘experiment’ imposed by the pandemic ?AbstractThis study focuses on the demographic and human capital characteristics of Canadians that are associated with working from home (WFH), before and during the COVID-19 pandemic, or being absent from work, versus those Canadians who continue to work outside the home (i.e., who do not WFH). The results show significant differences in the incidence of WFH during the pandemic : 1) there are no significant differences between females and males ; 2) immigrants are less likely to WFH ; 3) younger workers are more likely to WFH ; 4) education is positively associated with WFH ; and 5) self-reported health is unrelated to WFH. The results from this natural experiment suggest potential policy and organizational implications if the pandemic WFH environment continues for an extended period of time.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,285

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0090,002
Communication savante0,0040,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,226 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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