Perceptions of IEQ, well-being and work performance in work-from-home settings
Notice bibliographique
Résumé
In the final week of March 2020, approximately 4.7 million employees in Canada shifted to a work- from-home (WFH) arrangement in response to the pandemic. A similar transition occurred on a global scale. With the growing trend of remote work and the shift towards home offices, understanding the effects of objective and subjective indoor environmental quality (IEQ) on individuals' well-being and productivity is crucial. Much of the existing research has been conducted in traditional office environments rather than in WFH settings. This paper aims to provide an analysis of the subjective evaluation of IEQ conditions within WFH settings and their perceived influence on both work performance and well-being. The analysis is based on a field study conducted in the summer of 2022, which involved 94 participants. The most prevalent features available in the workspaces of these individuals included access to exterior views, operable windows, ample daylight, and sufficient workspace. Notably, these features not only received the highest satisfaction ratings from the participants but also appeared to exert a positive impact on both work performance and well-being. Conversely, the most frequently encountered challenges by WFH employees were associated with disturbances originating from street noise and family members, as well as unwanted interruptions. These issues were found to have a more pronounced effect on workers' well-being compared to their impact on work performance. Furthermore, the study revealed significant correlations between overall workspace satisfaction and performance, as well as between well-being and performance, underscoring the interconnectedness of these factors in the WFH context.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».