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Enregistrement W4214836175 · doi:10.1002/cjas.1664

Promoting remote workers' psychological health: Effective management practices during the COVID‐19 crisis

2022· article· en· W4214836175 sur OpenAlexaffvenue
Laurence Bouchard, Sophie Meunier

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Administrative Sciences / Revue Canadienne des Sciences de l Administration · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueWork-Family Balance Challenges
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)Flexibility (engineering)Delphi methodCrisis managementWork (physics)Coronavirus disease 2019 (COVID-19)DelphiPandemicBusinessPsychologyHealth management systemPublic relationsBest practiceKnowledge managementApplied psychologyMedicinePolitical scienceComputer scienceManagementGeographyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The aim of this study was to identify specific management practices that promote the psychological health of remote workers in the context of the COVID‐19 crisis. A two‐round Delphi study was conducted among 28 teleworkers and 22 managers. A list of 60 specific management practices was presented and participants had to identify whether each one could be used in the current remote working context and, if so, how useful it was to promote psychological health at work. Results indicate that most specific management practices usually used in a face‐to‐face setting can also be used in a remote context (85%). Practices that show consideration, establishing work structure, and allowing flexibility were also identified as the most useful to promote remote workers' psychological health during the pandemic. This study contributes to the advancement of knowledge about specific management practices, remote working, and crisis management. It also suggests specific practices that managers can adopt to promote the psychological health of their employees during a period of crisis, even while managing from a distance.

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 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)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,660
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0160,007
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,143
Tête enseignante GPT0,410
Écart entre enseignants0,267 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeQualitatif
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

Citations25
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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