Finally, some “me time”: A new theoretical perspective on the benefits of commuting
Notice bibliographique
Résumé
Most research on commuting has focused on its negative aspects and consequences (i.e., stress). However, some work has also begun to recognize that there may be positive aspects to commuting. In this paper, we develop a perspective that has so far received limited attention, highlighting how the commute can be experienced as desired and beneficial “me time”, due to the fact that it inhabits a “third space” that is less associated with work or home role requirements. Drawing upon and integrating theories and research on commuting, leisure, recovery, and identity, we first define this construct and then develop a theoretical model that aims to address key questions regarding predicting motivation to engage in “me time”, beneficial outcomes of “me time”, and potential moderators of these effects. Consequently, our proposed model offers both research and practical implications for commuting employees as well as their employers, families, and society. Plain Language Summary The majority of research on commuting has focused on its negative aspects and consequences (i.e., stress). However, increasingly, some work has also begun to recognize that there may be some positive aspects of commuting. Despite some scholars acknowledging the potential benefits of commuting, most still conceptualize the commute as simply a necessary transition between domains (i.e., work and home). In this paper, we seek to bring a new perspective to the literature, highlighting how the commute can be experienced as desired “time to myself”. We therefore develop a theoretical model that aims to address key questions surrounding this phenomenon, including what is “me time” during the commute, who is more likely to uses the commute for “me time”, what are the situational factors that facilitate or inhibit choosing “me time”, what positive outcomes can be expected when engaging in “me time”, and what conditions are likely to affect this process. We also discuss the underlying mechanisms for this process. As a result, our proposed model presents both research and practical implications for commuting employees as well as their employers, families, and society.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,010 |
| Communication savante | 0,004 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».