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Enregistrement W4291003302 · doi:10.1177/00910260221114788

Alienation in Pandemic-Induced Telework in the Public Sector

2022· article· en· W4291003302 sur OpenAlexaffabout
Carey Doberstein, Étienne Charbonneau

Notice bibliographique

RevuePublic Personnel Management · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueWork-Family Balance Challenges
Établissements canadiensÉcole Nationale d'Administration PubliqueUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAlienationPublic sectorContext (archaeology)TelecommutingAutonomyPandemicPrivate sectorPublic relationsWork (physics)BusinessDemographic economicsSocial psychologyPolitical scienceSociologyPsychologyCoronavirus disease 2019 (COVID-19)EconomicsEconomic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Most of our knowledge of the benefits and costs of telework are based on self-selected workers who have worked remotely part-time. Full-time, pandemic-induced mass telework may present benefits and costs that differ from what was understood in the prior context. Informed by conservation of resources (COR) theory, this study examines the effect of pandemic-induced remote working on work alienation in the public sector with two Canadian surveys: a panel of teleworking public servants ( n = 605), and a representative sample of teleworking Canadians in public and private sectors ( n = 1001). Teleworkers who fit the “conscientious” personality profile were less alienated in their new teleworker status, and by contrast “extroverts” were more alienated than before the pandemic. We then examine the types of organizational adaptations that lower alienation, and find that more autonomy, avoiding micromanagement and promoting communication among employees is most promising.

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 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)0,005
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: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,259
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,072
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,222 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations45
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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