A bibliometric analysis of work-life balance policies on employee performance
Notice bibliographique
Résumé
Work-Life Balance (WLB) Policies aim to balance employees' work and family life is a growing concern in developing nations compared to developed economies. This paper aims to provide a clear view of current dynamics and research diversification of literature in the field of work-life balance (WBL) policies on employee performance by using bibliometric analysis. Scopus database has been used for carrying out the bibliometric analysis based on 100 research papers published from 2000 to 2023 to see the trends of publications. The prominence of research is evaluated by publication trend, publisher, country, universities/research institution, frequency of citation and different keywords related to work-life balance, policies, and employee performance. The number of publications continues to increase after the year 2008. The region of reviewed papers is Nigeria, Kenya, the USA, the Philippines, India, Spain, South Africa, Romania, Jordan, Australia, Netherlands, Sweden, Sri Lanka, Bangladesh, Canada, Pakistan, and Malaysia. The United States, Spain and Nigeria have the highest rate of research publications, and the USA, Kenya, Nigeria Spain Netherlands Sweden, Bangladesh, and Romania countries focused on variables work-life balance policies, flexible working arrangements, workplace support, employee performance, employee satisfaction, retention, and organizational performance. The most common term used in the research is work-life balance policies. The novelty of this research paper is on the subject of WLB policies on employee performance using varied bibliographic approaches. Future studies avenues and recommendations and the study's limitations were also examined.
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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 | 0,009 | 0,063 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,132 | 0,228 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».