Creating & Maintaining Healthy Workplaces: Changes in Organizational Climate Post COVID-19
Notice bibliographique
Résumé
Due to the COVID-19 pandemic and ensuing lockdown for most of the world beginning in March 2020, Work from Home (WFH) became the new normal. As we emerge from the pandemic, WFH and hybrid work continue at different levels in many organizations. Researchers have been noticing trends in the workplace that may be a residual impact from the work from home (WFH) model, including higher turnover rate, burnout, emotional mismanagement, busyness, workplace fatigue, and multitasking. As a result, it is important to examine the different organizational structures, processes, procedures, team functions, and individual roles that developed with telework and hybrid to see how they influenced leaders who now say they need more coaching, training, and mentoring to rebuild a psychologically safe workspace. We used a mixed methods approach to interview leaders of over 50 organizations in the USA and France to find which elements became part of the organizational climate, their hidden costs or benefits, and how they are shaping the future organizational culture. This PDW will review our initial findings, and work with the participants to learn what happened in other organizations, and how to help all our organizational clients move forward to create and maintain workplaces that are both healthy and productive as we put the worker front and center.
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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 | 0,005 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».