Information, Technology and Information Worker Productivity: Task Level Evidence
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
In an effort to reveal the fine-grained relationships between IT use, patterns of information flows, and individual information-worker productivity, we study task level practices at a midsize executive recruiting firm. We analyze both project-level and individual-level performance using: (1) detailed accounting data on revenues, compensation, project completion rates, and team membership for over 1300 projects spanning 5 years, (2) direct observation of over 125,000 email messages over a period of 10 months by individual workers, and (3) data on a matched set of the same workers' self-reported IT skills, IT use and information sharing. These detailed data permit us to econometrically evaluate a multistage model of production and interaction activities at the firm, and to analyze the relationships among key technologies, work practices, and output. We find that (a) IT use is positively correlated with non-linear drivers of productivity; (b) the structure and size of workers' communication networks are highly correlated with performance; (c) an inverted-U shaped relationship exists between multitasking and productivity such that, beyond an optimum, more multitasking is associated with declining project completion rates and revenue generation; and (d) asynchronous information seeking such as email and database use promotes multitasking while synchronous information seeking over the phone shows a negative correlation. Overall, these data show statistically significant relationships among technology use, social networks, completed projects, and revenues for project-based information workers. Results are consistent with simple models of queuing and multitasking and these methods can be replicated in other settings, suggesting new frontiers for IT value and social network research.
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.
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 | 0,006 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,004 |
| 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 découle