Remote “Helicopter Bosses”: Employee Perceptions of the Effects of Supervisory Controls and Remote Work During the <scp>COVID</scp>‐19 Pandemic*
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT The COVID‐19 pandemic precipitated an extensive involuntary shift to remote work and has since dramatically reshaped work and its supervision. We examine how employees' perceived productivity is associated with remote work during the pandemic, how supervisory controls moderate this relationship, and how remote work and perceived productivity impact employee preference for post‐pandemic remote work. We survey 589 workers in June 2020 via Mechanical Turk and find a directionally positive but nonsignificant association between remote work and perceived productivity. Additional analysis, however, indicates an indirect positive effect of remote work on perceived productivity through more hours worked. We further find supervisory monitoring intensity (SMI) is positively associated with perceived productivity, and the association between remote work and perceived productivity is more negative with more intense supervisory monitoring. Outcome‐based evaluation is also positively associated with perceived productivity, but it does not moderate the relationship between remote work and perceived productivity. Supervisor‐based evaluation has no significant association with perceived productivity, nor does it moderate the relationship between remote work and perceived productivity. Overall, our results suggest the main effect of remote work on perceived productivity during the pandemic is weak at best, and SMI is less compatible with remote work supervision than outcome‐based evaluation. Finally, we find increased remote work and perceived productivity improvement during the pandemic are positively associated with preference for post‐pandemic remote work, and we find a marginal positive interaction effect between them. These findings provide empirical evidence of the pandemic's repercussions on the post‐pandemic work environment.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».