COVID and work from home trends: Practices and recommendations in protecting employees
Notice bibliographique
Résumé
The Coronavirus disease 2019 (COVID-19) epidemic or the severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) has far-reaching effects on many parts of society, particularly the job market in VietNam. In just the third quarter of 2021, the COVID-19 epidemic has impacted approximately 28.2 million employees aged 15 and above across VietNam, which led them to lose their employment, cease work, rotate work, reduce working hours, and reduce income, etc. Furthermore, COVID-19 requires employees to work from home, and the fast rise in work from home creates a fresh urgency to evaluate the impact of work from home on both employees and employers, including contracts, insurance, wages, allowances, working hours, and so on. Due to the aforementioned urgent circumstances, in the framework of COVID-19, this research article tries to examine both positive impact of working from home such as decreasing workplace accidents, cleaning up the environment, saving money for both employees and employers, and harmonizing work and family responsibilities and negative impact, for example, lack of working tools, labour equipment or the right to disconnect between working hours and resting periods. Furthermore, the authors are going to highlight some potential legal loopholes that may exist in the context of changing working techniques in VietNam. Finally, the authors promote awareness of work from home and provide advise on policies that can help people who work from home in the current pandemic situation in VietNam, for instance, restrictions on workplace safety when working from home, regulations on the right to disconnect employees after working hours, and strengthening the function of the labor inspector in examining how much a company is paying out in salary and how much is being cut or reduced.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».