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Enregistrement W4248174038 · doi:10.31234/osf.io/gkwme

COVID-19 and the Workplace: Implications, Issues, and Insights for Future Research and Action

2020· preprint· en· W4248174038 sur OpenAlexaff
Kevin M. Kniffin, Jayanth Narayanan, Frederik Anseel, John Antonakis, Susan J. Ashford, Arnold B. Bakker, Peter Bamberger, Hari Bapuji, Devasheesh P. Bhave, Virginia K. Choi, Stephanie J. Creary, E. Demerouti, Francis J. Flynn, Michele J. Gelfand, Lindred L. Greer, Gary Johns, Selin Kesebir, Peter G. Klein, Sun Young Lee, Hakan Özçelik, Jennifer Louise Petriglieri, Nancy P. Rothbard, Cort W. Rudolph, Jason D. Shaw, Nina Širola, Connie R. Wanberg, Ashley Whillans, Michael P. Wilmot, Mark van Vugt

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueCOVID-19 Pandemic Impacts
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGlobeCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Scope (computer science)Action (physics)Work (physics)TeamworkCollective actionPsychologyUnemploymentPublic relationsDistancingSociologySocial psychologyPolitical scienceMedicineComputer scienceEconomic growthEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

COVID-19’s impacts on workers and workplaces across the globe have been dramatic. This broad review of prior research rooted in work and organizational psychology, and related fields, is intended to make sense of the implications for employees, teams, and work organizations. This review and preview of relevant literatures focuses on: (i) emergent changes in work practices (e.g., working from home, virtual teamwork) and (ii) emergent changes for workers (e.g, social distancing, stress, and unemployment). In addition, potential moderating factors (demographic characteristics, individual differences, and organizational norms) are examined given the likelihood that COVID-19 will generate disparate effects. This broad-scope overview provides an integrative approach for considering the implications of COVID-19 for work, workers, and organizations while also identifying issues for future research and insights to inform solutions. [Final and authoritative version published in American Psychologist and visible at https://psycnet.apa.org/fulltext/2020-58612-001.pdf.]

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)0,024
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,044
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,128

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0240,044
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,007
Études des sciences et des technologies0,0040,006
Communication savante0,0110,007
Science ouverte0,0020,007
Intégrité de la recherche0,0040,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0220,002

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 Opus0,240
Tête enseignante GPT0,408
Écart entre enseignants0,169 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations165
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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