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Enregistrement W1786569238

Contribution to a Workload Explanatory Framework: The Case of Customer Service

2013· article· en· W1786569238 sur OpenAlexaff
Pierre‐Sébastien Fournier, Sylvie Montreuil, Julie Villa

Notice bibliographique

RevueSSRN Electronic Journal · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueOccupational Health and Safety Research
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWorkloadService (business)Work (physics)Task (project management)Variety (cybernetics)Knowledge managementComputer scienceRisk analysis (engineering)Process managementMarketingBusinessEngineeringArtificial intelligence
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Rapidly changing organizations are associated with work intensification which translates into workload problems. Scientific literature has clearly identified workload as an important risk factor for individuals and for organizations. Though current knowledge on workload allows for the measurement of its impacts on individuals and on organizations, it is still difficult to clearly identify its nature and to improve working conditions accordingly. The objective of this paper is to contribute additional information to a workload framework applied to work situations where individual characteristics, professional activity and organizational contexts are all determinants of a complex and dynamic work situation. The goal of this study is to improve knowledge on the workload phenomenon and ultimately to determine important direct and indirect factors influencing workload. A field study in real working situations was conducted among customer service agents in the insurance industry. Observations in natural settings, individual interviews and focus groups were conducted using an activity analysis ergonomic approach. Results show the presence of five dynamic factors affecting workload: 1) working tool design considering the task at hand, 2) multiplication and variety of demands, 3) balance between organizational expectations and means to achieve them, 4) simultaneous activities to assure customer satisfaction and, finally, 5) minimal feedback and recognition on a daily basis. These results underline the fact that quantity of work is not necessarily the basis of the problem; rather, workload is closely associated with the conditions in which work activities are being accomplished. This understanding of the daily working reality of customer service agents allowed us to contribute and to improve a comprehensive workload framework. This case study is part of a cumulative effort to document and analyze, in real life situations, various work occupations in order to propose a generalized explanatory framework of workload that can be applied to everyday life.

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)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0030,005
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,422
Écart entre enseignants0,390 · 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'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
Publié2013
Routes d'admission1
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