Boosting productivity and wellbeing through time management: evidence-based strategies for higher education and workforce development
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Amid increasing academic and professional pressures, time management is widely acknowledged as essential for supporting students' and professionals' well-being, motivation, and performance. However, despite general agreement on its benefits, there remains limited clarity about which specific time management strategies are most effective, particularly in the context of higher education and workforce development. Compounding this issue are inconsistencies in how time management is defined and measured across the literature. Method This systematic review synthesizes findings from 107 empirical studies—spanning higher education and workplace settings and including peer-reviewed journal articles and dissertations—to clarify the conceptual landscape of time management, identify high-impact strategies, and assess their influence on key outcomes. Following PRISMA guidelines, we conducted a comprehensive search across PsycINFO, ERIC, ProQuest Dissertations & Theses, and Google Scholar, including studies that employed quantitative, qualitative, and mixed-methods designs to ensure a broad and nuanced understanding of the topic. Results Planning, goal-setting, prioritization, and task organization emerged as particularly beneficial strategies for enhancing productivity, well-being, and overall performance. Discussion By addressing definitional inconsistencies and identifying the most effective strategies, this review offers evidence-based guidance for educators, instructional designers, and career development professionals seeking to better equip students and workers for success in an increasingly demanding and competitive environment.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».