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Enregistrement W4220893019 · doi:10.1108/itp-08-2021-0585

The prevalence of telework under Covid-19 in Canada

2022· article· en· W4220893019 sur OpenAlexaffabout
Murtaza Haider, Amar Anwar

Notice bibliographique

RevueInformation Technology and People · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueWork-Family Balance Challenges
Établissements canadiensCape Breton UniversityToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBusinessDowntownPandemicDemographic economicsReal estateTelecommutingCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Economic growthGeographyEconomicsEngineeringWork (physics)Finance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose This study investigates the determinants of teleworking before and during COVID-19 in Canada. It explores the extent of telework adoption across industrial sectors, as well as the long-term impacts of large-scale adoption of teleworking on urban travel demand and the dwindling demand for commercial real estate in downtowns. Design/methodology/approach Using data from a survey of business establishments, this study employs data visualization techniques to illustrate how telework adoption evolved during the early stages of the COVID-19 lockdown. The study also estimates Logit models to explore the determinants of telework before and during the pandemic using a subsample from the Canadian labor force survey. Findings The study found that telework adoption reached a peak in March and April of 2020 when almost 40% of the workers in Canada were teleworking. Only 12% of employees reported teleworking before the pandemic. The adoption of teleworking was far more pronounced amongst firms that use information and communication technologies (ICTs) extensively. Teleworking appears to be far more frequent among university-educated (knowledge economy) workers. Practical implications Knowledge economy and highly educated workers, who switched to teleworking during the pandemic at higher rates than workers with less education, are more frequently employed in offices located in the urban core or downtowns. The drastic decline in commuting to the urban core via public transit and record low occupancy levels in downtown office towers suggests that, even if telework prevailed at levels much lower than those observed during March and April of 2020, landlords holding large portfolios of commercial real estate must prepare to cope with the lower demand for commercial real estate. This is especially significant when commercial leases come up for renewal in the next few years. In addition, governments struggling to address traffic congestion by spending hundreds of billions of dollars on transport and transit infrastructure might want to promote teleworking as a means of reducing travel demands and costly infrastructure expenditures. Social implications Teleworking has partially eroded the boundaries between work and home by enabling millions to continue being productive while working from home. However, teleworking would require new norms and rules to maintain a work-life balance. This change requires workers and employers to cooperate. Originality/value To the best of the authors’ knowledge, this is the first study that explores the extent of telework adoption during COVID-19 in Canada and the determinants of telework adoption, presenting both employee and firm-level perspectives using Canada-wide representative data.

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)0,000
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 enseignants0,969
Score d'incertitude au seuil0,222

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,247 · 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

Citations47
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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