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Enregistrement W4283828587 · doi:10.5465/ambpp.2022.13388abstract

The Individual Differences and Competencies of Hybrid Workers: A Systematic Review

2022· review· en· W4283828587 sur OpenAlexaff
Samantha F. Jones, Tom O’Neill, Cristina B. Gibson, Matthew J. W. McLarnon

Notice bibliographique

RevueAcademy of Management Proceedings · 2022
Typereview
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueJob Satisfaction and Organizational Behavior
Établissements canadiensMount Royal UniversityUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTraitPsychologyPersonalityCore self-evaluationsInterpersonal communicationBig Five personality traitsTrait theorySocial psychologySocial skillsJob satisfactionJob performanceKnowledge managementApplied psychologyJob attitudeComputer scienceDevelopmental psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite the significant increase in employees working away from the traditional office (i.e., hybrid work), our understanding of the individual differences that support hybrid workers’ success remains fragmented, limiting theoretical development and practical applications. To remedy this gap in the literature, we conducted a systematic review of the individual differences and capabilities (i.e., traits, abilities, skills) related to hybrid work outcomes (e.g., job performance, job satisfaction). We identified 53 studies published in 49 published and unpublished sources. Then, to gain an understanding of common clusters of individual differences and capabilities, we inductively grouped the extracted study variables to identify three trait and ability clusters (e.g., Big Five Personality, other personality constructs, abilities) and four higher-order competency clusters (e.g., self-management, interpersonal-focused, leadership-specific, technology-based). To aid in practical applications and future research directions, we connected these trait and competency clusters to two computer-mediated work theories (e.g., media richness theory, social presence theory) and two organizational behavior theories (e.g., trait activation theory, role theory).

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,029
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,029
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,003
Bibliométrie0,0130,011
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,064
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,218 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations0
Publié2022
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Résumé présentoui

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