IMPACT OF WORKING FROM HOME ON PRODUCTIVITY & PERFORMANCE, EVIDENCE FROM NORTH AMERICAN LOGISTICS INDUSTRY DURING COVID-19 PANDEMIC
Notice bibliographique
Résumé
This paper analyzes the impact of shifting all employees from office-based working to working from home (WFH) on productivity and performance. Before the COVID-19 Pandemic, there were no instances of companies moving all of their employees to WFH indefinitely. This is one of the first case studies analyzing this new phenomenon supported by hard criteria for productivity and performance measures. We define productivity as the quantity and performance as the quality of the output. We collected our data from a North American 3rd Party Logistics company and employed a multimethod approach to examine the effects of this organizational change forced by the COVID-19 Pandemic. We gathered data from the employees through video interviews and online surveys. We compiled the performance metrics from the corporate database and received commentary from top management. We also used national statistics databases to delineate the specific market conditions. Figures indicate evident improvements in revenues, profits, and labor productivity after the shift to WFH. We also examined other potential moderating factors, such as changes in market conditions, improvements in business processes, and/or management approaches, to distinguish the effect of remote working. Overall results show that when accompanied by solid leadership strategies and proper communications, and with investment in IT technologies, working from home improves productivity with little or no effect on performance. Our findings offer valuable insights for managers who need to make strategic decisions about WFH arrangements for their companies, especially brokerage-type businesses, more specifically those in the logistics industry. The study is based on data from a case study involving one company, preventing the authors from generalizing their findings.
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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 | 0,004 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».