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Enregistrement W2133425163 · doi:10.1002/meet.14505001089

Challenges of information system use by knowledge workers: The email productivity paradox

2013· article· en· W2133425163 sur OpenAlexaff
Inge Alberts

Notice bibliographique

RevueProceedings of the American Society for Information Science and Technology · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiquePersonal Information Management and User Behavior
Établissements canadiensWilfrid Laurier UniversityUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProductivityKnowledge managementComputer scienceKnowledge workerWork (physics)Cloud computingInformation technologyKey (lock)Forcing (mathematics)Perspective (graphical)Social mediaInformation systemData scienceEngineeringWorld Wide WebComputer security

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract With the growing importance of social media, cloud computing and mobile device interactions, the digital work environment is being perpetually transformed while forcing users to adapt to the emerging technologies. In this volatile environment, research leading to innovative approaches to better support the information practices of knowledge workers is acquiring a critical importance. Aiming to improve the technological and organizational policy‐making decisions for the implementation of new information systems, this paper examines the current challenges of 34 knowldege workers using information systems to perform their daily tasks. A qualitative research approch entailing the use of semi‐directed interviews and diary journals is followed to this end. The outcomes of this research are both theoretical and practical. This research provides a critical insight into the key challenges facing knowledge workers in the digital work environment. From a purely practical perspective, this study helps uncover the needs and expectations of knowledge workers as they use email and other technologies to achieve their work tasks. In light of this study, the technological and organizational policy‐making decisions for the implementation of new information systems must ensure that email as a tool drives true productivity and avoids the productivity paradox.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,688
Score d'incertitude au seuil0,962

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,004
Études des sciences et des technologies0,0000,003
Communication savante0,0000,013
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,097
Tête enseignante GPT0,348
Écart entre enseignants0,251 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations12
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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