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Enregistrement W4223418078 · doi:10.3233/mas-220007

A study on work-life balance in the era of work from home with reference to understanding the change in perceived job satisfaction through statistical analysis

2022· article· en· W4223418078 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueModel Assisted Statistics and Applications · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueWork-Family Balance Challenges
Établissements canadiensCollege of the Rockies
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWork–life balanceJob satisfactionBalance (ability)Work (physics)Life satisfactionAdaptabilityPsychologyPandemicTest (biology)Public relationsSocial psychologyPolitical scienceCoronavirus disease 2019 (COVID-19)ManagementMedicineEngineeringEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Working from anywhere or Working from Home has been prevalent in many developed countries, specifically in the IT sector. Still, the pandemic brought in the wave for such concepts in India, and the people here were not ready for it socially and culturally. As it was an unforeseen and forced situation here in the country, its adaptability raised several questions and issues in the minds of employers and employees. With the shift happening in work culture, which is, working from home due to the pandemic, many changes have crept into the employees’ minds. One such notable arena, which should be addressed for better human resources management and efficiency, is perceived job satisfaction and understanding the employees’ work-life balance amidst these changes. In the study, 90 employees from selected IT companies at various levels are under consideration to understand their perseverance of job satisfaction and work-life balance in and before the change. The stability and the effects of the different attributes on the subject are studied. Statistical tools like Multiple Regression Analysis, Pearson Correlation, and Z-test are used.

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,368
Score d'incertitude au seuil0,981

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,142
Tête enseignante GPT0,356
Écart entre enseignants0,214 · 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