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Enregistrement W7082626417 · doi:10.4236/oalib.1114057

Mastering Time Management for Remote Workers: Proven Strategies for Peak Productivity

2025· article· en· W7082626417 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueOALib · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueGeochemistry and Geologic Mapping
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProductivityTime managementProduction (economics)Field (mathematics)Production manager

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The COVID-19 crisis accelerated remote work all around the globe and established it as a way of life for professionals all over the world, putting an end to their formerly defined roles and responsibilities.In other words, what started as a response to an emergency has evolved into a structural transformation that defines now where, when, and how work is conducted.Giving due consideration to theoretical insights and empirical evidence drawn from the ICT sector in Canada, the article explores the importance of time management as a key variable that determines the success or failure of remote working.This research, which involved 123 remote ICT professionals from Toronto, Ottawa, and Vancouver, identified time management as a crucial factor influencing productivity, autonomy, and well-being in decentralized work settings.The study also suggests that structured routines, digital time-tracking tools, frameworks for goal-setting, and deep work foster employee focus and performance and hence should be adopted wherever feasible.On the flip side, challenges arise with blurred work-life boundaries, information overload, and lack of routine, particularly among younger pros.This article presents both individual and organizational strategies to improve time management in remote work, supported by conceptual models including Maslow's Hierarchy of Needs, Herzberg's Two-Factor Theory, and Goal-Setting Theory.It offers evidence-based recommendations for employees seeking greater control over their time and for companies looking to foster supportive, flexible, and productive remote environments.As remote work becomes a mainstream and often permanent modality within professional settings, this article contributes timely and actionable insights to the growing discourse on remote work optimization.Supported by over 21 recent academic sources, it offers a grounded and practical roadmap for navigating the digital transformation of the workplace.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,004
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,233 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

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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