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Enregistrement W4413781122 · doi:10.1371/journal.pone.0330594

Unraveling the after-hours dilemma: Consequences of overworking among teleworkers—A scoping review protocol

2025· article· en· W4413781122 sur OpenAlexaff
Bao-Zhu Stephanie Long, Kishana Balakrishnar, Luke Anthony Fiorini, Aaron Howe, Ali Bani‐Fatemi, Basem Gohar, Behdin Nowrouzi‐Kia

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueWork-Family Balance Challenges
Établissements canadiensCentre for Addiction and Mental HealthUniversity Health NetworkUniversity of GuelphLaurentian UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDilemmaProtocol (science)MedicineMathematicsAlternative medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Telework, also referred to as telecommuting, remote work, flexible work, and virtual work, involves working from a location different from the traditional office and often uses online communication technologies. Despite the numerous advantages associated with teleworking, it also raises concerns about work-life balance and health implications due to working after hours (WAH). OBJECTIVE: This proposed study aims to understand the health consequences of teleworkers working beyond their scheduled hours. METHODS: This review will search seven online databases (APA PsycINFO, Medline, Embase, Scopus, Business Source Premier, CINAHL, and Sociological Abstracts) to gather relevant articles. The inclusion criteria will encompass peer-reviewed studies published from 2010 onwards, focusing on WAH among teleworkers and reporting mental and physical health consequences. The exclusion criteria will include non-peer-reviewed articles, grey literature, and studies involving patients with pre-existing conditions. DISCUSSION: This review will provide valuable insights into the mental and physical health consequences of WAH among teleworkers, underscoring the urgent need for strategies to mitigate these risks and promote overall well-being. Future efforts, including collaborations between researchers, industry leaders, and policymakers, can guide the development of targeted interventions and evidence-based policies that improve telework environments and support long-term worker health and productivity.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,904
Score d'incertitude au seuil0,481

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,059
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,282 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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