Impacto do teletrabalho nos padrões individuais de atividades e viagens: estudo exploratório com empresas e teletrabalhadores.
Notice bibliographique
Résumé
Telecommuting can be considered a measure for travel demand management since it has the potential to reduce trips by replacing a face to face activity, which requires travel, by a virtual one, with the use of information and communication technologies.The objective of this research is twofold: first, to explore and understand the adoption of telecommuting by companies in São Paulo and, second, to identify and to measure the main impacts of telecommuting on individuals' activity-travel patterns.To achieve this aim, a comprehensive literature review was conducted, followed by two types of data collection efforts.First, in-depth semi-structured interviews were conducted with individuals responsible for Human Resources policies in ten companies adopting telecommuting or not.Second, a sample of telecommuters was recruited to answer to an online questionnaire and to provide detailed diary data for 7 days using smartphones, after which an in-depth interview was conducted.Interviews with Human Resources personnel revealed that potential benefits for companies and employees are the drivers behind the dissemination of telecommuting, although slow.As a yet unconventional practice, barriers continue to exist, particularly related to organizational culture.Data collection and analysis of telecommuters behavior shows that the congestion faced in the home-to-work trip is the main reason for adoption of telecommuting in São Paulo.Important differences in activity and travel behavior were observed between telecommuting and nontelecommuting days.While the number of participations and the time spent in non-work activities are relatively similar for the two types of days, a reduction occurred in the number of trips, total distance and time traveled on telecommuting days.
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 | 0,001 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
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 ».