The Effects of Involuntary Working From Home on Work-Life Balance, Work-Life Conflict, and Employees’ Burnout
Notice bibliographique
Résumé
Before the COVID-19 pandemic, working from home (WFH) was supposed to be an HR practice to help employees attain a higher work-life balance. WFH has also been shown in previous research to reduce work-life conflicts. We suggest that these benefits of WFH are specific to voluntary WFH, and cannot be generalized to involuntary WFH, when it is not a choice, but a requirement. Unfortunately, research on involuntary WFH is extremely scarce. Using a time-lagged design, we collected data in three waves during the COVID-19 pandemic to test the effects of WFH on work life balance (WLB), work life conflict (WLC) and burnout. Results show that working from home directly and indirectly affects work-life balance, work-life conflict and burnout. The results also show that emotional exhaustion is the burnout dimension, which is most strongly influenced. Finally, results show that effects of WFH on burnout are mediated through WLB and WLC. These results significantly contribute to the research on working from home and burnout and present important directions for future research. In addition, the results help policy makers and managers in designing better WFH schemes and to develop conditions in which harmful effects of WFH are minimized.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».