The effects of working from home during the COVID-19 pandemic on work–life balance, work–family conflict and employee burnout
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Despite the extent of working from home (WFH) during the coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic, research exploring its positive or negative effects is exceptionally scarce. Unlike the traditional positive view of WFH, the authors hypothesize that WFH during the COVID-19 pandemic has triggered work–life imbalance and work–family conflict (WFC) for employees. Furthermore, the authors suggest that work–life imbalance and WFC elicit burnout in employees. Design/methodology/approach Using a time-lagged design, the authors collected data in three waves during the peak of the first wave of the COVID-19 pandemic to test the authors' hypotheses. Findings Overall, the authors found good support for the proposed hypotheses. WFH had a significant positive relationship with burnout. WFH was negatively related to work–life balance (WLB) and positively related to WFC. Both WLB and WFC mediated the effects of WFH on burnout. Practical implications This is one of the earliest studies to explore the harmful effects of involuntary WFH and identify the channels through which these effects are transmitted. The practical implications can help managers deal with the adverse effects of WFH during and after the COVID-19 crisis. Originality/value The authors' results significantly contribute to the research on WFH and burnout and present important implications for practice and future research.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».