Remote Work in Early Career: Examining the Federal Public Service
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic disrupted how Canada’s federal public service worked in a significant manner. In March 2020, hundreds of thousands of public servants transitioned to remote work in the National Capital Region and across the country in a matter of days. This thesis explores the effect that this transition had on individual well-being, worker stress, and organizational outcomes with a small sample in the federal public service. Using semi-structured interviews, it examines the responses of fifteen early career public servants (n=15) to questions about changing job demands and resources, social and technical aspects of work, and preferences on the future of work. It interprets these findings in the context of Bakker and Demerouti’s Job-Demands Resources Model (2006), Emery and Trist’s (1960) socio-technical system of job design, and Simon’s (1990) concept of bounded rationality. This work found that work-life balance, focus, connection, rewards, and safety/well-being were job resources that workers could use in a remote format, while technology, environment, role clarity/mentorship, work hours, and overwork were job demands. The technical aspect of work productivity improved while no consensus formed for performance, and the social aspect of work support declined, while no consensus formed for career progression. The findings revealed that in aggregate the technical aspects of work improved, and the social aspects declined. Public servants’ preferences on the future of work were evenly split between continuing remote work indefinitely or transitioning to a hybrid model, with only one interviewee expressing a preference for fully in-person work. Therefore, this thesis found that hybrid work policies should be designed to capitalize on the advantages and limit the downsides of remote work, that the federal public service should not immediately attempt to return to completely mandatory in-person work, and that the limitations of hybrid work should be recognized. In this context, this research provides preliminary insight into the field of remote work.
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 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 | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».