Work-from-home adjustment in the US and Europe: the role of psychological climate for face time and perceived availability expectations
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic has precipitated a massive adoption of high-intensity work-from-home (WFH), a form of work organization that is expected to persist. Yet, little is known about the predictors and mechanisms underlying employees’ successful adjustment to high-intensity WFH. Drawing on signaling theory, we identify psychological climate for face time (i.e., an employee’s perception that their organization values physical presence in the office) as an antecedent of WFH adjustment. We argue that when WFH employees perceive that their organization encourages face time, they may view availability as a signal of their dedication to work, replacing visibility. Consequently, they feel expected to be extensively available (e.g., check emails outside of regular working hours). In turn, these perceived expectations predict lower adjustment to WFH. We further explore whether this process differs in the US and two European countries, France and Spain, given different employment protection and right to disconnect legislations, and different meanings attached to work ethics. In a two-wave study on a sample of 532 full-time WFH employees, structural equation modeling analyses show that perceptions of availability expectations mediate the negative relationship between psychological climate for face time and WFH adjustment, and that this process is accentuated in the US.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».