Managing Virtual Presenteeism during the COVID-19 Pandemic: A Multilevel Study on Managers’ Stress Management Competencies to Foster Functional Presenteeism
Notice bibliographique
Résumé
Teleworking remains an attractive option for many workers since the COVID-19 pandemic, but it presents significant management challenges, particularly when employees face health issues. The management of virtual presenteeism, where employees continue teleworking despite being ill, has received limited attention. This study explores the relationship between managers' stress management competencies (SMCs), mental health, and job performance of virtual presentees, aiming to fostering more functional presenteeism. We examine whether managers' SMCs promote functional presenteeism by comparing managers' self-assessments with employee assessments, and analyzing how agreement levels between the two affect mental health and job performance. Data were collected from 365 teleworkers supervised by 157 managers in a large public organization in Québec. The results indicate that virtual presentees' mental health and job performance are closely linked to employees' assessment of their managers' SMCs. Employees who agreed with their manager or overestimated their managers' SMCs exhibited better mental health and job performance than those who agreed with their manager on low SMCs or underestimated their managers. This study expands on the health-performance framework of presenteeism and self-other agreements, highlighting management practices that should be enhanced in the context of virtual presenteeism.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».