Teleworkers' job performance: a study examining the role of age as an important diversity component of companies' workforce
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Teleworking seems to be the new future of the workplace. It has been widely adopted during the COVID-19 crisis, which has greatly influenced work organization conditions. This pandemic and its accompanying changes represent significant challenges for employees' performance, depending on their age if the study considers the physical and psychological vulnerabilities of older employees and their assumed or expected difficulties to cope with the new information and communication technologies (ICTs). This study aims at examining the direct effects of teleworking, and age on job performance (in-role). As well as analyzing the moderating effect of age on the relationship between teleworking and in-role job performance in times of crisis. Design/methodology/approach Data were collected in Canada from 18 companies, with a sample of 272 employees. Multivariate regression and moderation regression analyses were performed using Stata 13. Findings Results revealed that when teleworking, older age is associated with lower job performance and younger age is associated with higher job performance. Conversely, when working on-site, older age is associated with higher job performance, whereas younger age is associated with lower job performance. Practical implications From a practical perspective, these results highlight the importance of decision authority and recognition. As well as the presence of age disparities related to work arrangements. Managers need to adopt an inclusive approach and develop work arrangements that take into consideration employees' needs and ages. Some insights and practical recommendations are presented in this paper to support managers and human resource practitioners. Originality/value Studies examining the in-role job performance of teleworkers and the effects of age are sparse. This study helps to expand research on human resources management, job performance and age.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».