Evaluating the Capacity for Work Chat Apps to Maintain and Facilitate Workplace Communication During the COVID-19 Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic has caused a huge shift in the workforce as many former office employees began working remotely. Remote work, or "teleworking," was not as prevalent prior to the pandemic as it is now (StatCan, 2021). Research prior to the pandemic found that teleworking relied on communication technologies to connect the employee to the workplace and led to greater employee autonomy, satisfaction and in many cases productivity (Baruch, 2000). Research on remote work during the pandemic has so far found greater instances of stress and isolation as a result of remote work (Wang, Liu, Qian, Parker 2021). The literature also highlights the distance between workers in the virtual environment as well as disruptions in communication. Informed by both the pre-pandemic and current literature on remote work, this paper will investigate the potential of work chat applications such as Microsoft Teams, Slack and Discord to improve communication and worker engagement. The paper aims to improve understanding of the ways in which remote workers uses and experience chat applications in day-to-day, informal communication that takes place outside of formal meetings. This will be achieved by surveying remote workers about their experience using chat technologies and the benefits and challenges that stem from these technologies.
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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 | 0,004 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».