Ergonomic support and workstation satisfaction among teleworkers in small and medium enterprises
Notice bibliographique
Résumé
Background: Ergonomics can be adapted to the work-from-home context, e.g., training on adjustment, adjusted furniture provision, and professional evaluation of the ergonomic adjustment of one's workspace. However, very little research has examined the extent to which such supports have been offered to the diverse small and medium enterprise (SME) teleworkers population post-pandemic. Objectives: 1) Examine if, and how, i) ergonomics support provided to SME teleworkers, and ii) their satisfaction with the ergonomic adjustment of their workstation vary according to individual and organizational characteristics; 2) investigate the associations between provided ergonomics support and workstation satisfaction. Methods: 1162 teleworkers (616 supervisors) employed by SMEs in Canada completed an online questionnaire that included items regarding three ergonomic supports (i.e., training, equipment, evaluation) and workstation satisfaction. Results: Logistic and linear regression analyses indicated that several individual and organizational characteristics significantly (ps ≤ .05) predicted whether teleworkers received each form of ergonomic support (training: gender, enterprise size, union presence; equipment: supervisory role; evaluation: daily time at the computer, supervisory role) or their level of satisfaction with their workstation (union presence). Hours per week employers expected employees to telework and age significantly predicted being provided with ergonomic support (of any form) and workstation satisfaction. Linear regressions indicated that each ergonomic support was significantly related to increased workstation satisfaction. Conclusions: Some groups of teleworkers (e.g., women, younger workers, those in medium-sized enterprises, workers represented by a union) in SMEs seem more likely to receive ergonomic support than others. Receiving more ergonomic support cascades to more satisfaction with one's workstation.
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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 ».