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Enregistrement W2291383766 · doi:10.15396/eres2015_304

The Productive Workplace for Knowledge Workers: A focus on workplace design and environment across various age groups.

2015· preprint· en· W2291383766 sur OpenAlexaboutno aff
Ana Chadburn, Judy Smith

Notice bibliographique

Revue22nd Annual European Real Estate Society Conference · 2015
Typepreprint
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueFacilities and Workplace Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProductivityAttritionQuarter (Canadian coin)Work (physics)BusinessJob satisfactionPublic relationsEngineeringMarketingManagementPolitical scienceEconomic growthEconomicsGeographyMedicineMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The nature of work has changed and office designers are striving to find the ideal workplace design that meets the needs of knowledge workers. According to Thompson and Kay (2008) the issue of productivity is becoming of key interest in all sectors. In recent years, firms have begun to realise that a workplace environment that has been well designed is more likely to attract the highest calibre of worker and reduce staff attrition. (Gensler, 2005). A poorly-designed workplace can increase stress levels and negatively affect performance. As many as one- fifth of workplaces in the UK do not provide sufficient work place environments, and that at least one quarter of staff in the UK logged ‘serious’ complaints about factors such as poor layout, furniture, temperature and noise, among others (Myerson et al, 2011). Overall, British businesses are still considerably behind in creating workplaces that optimise employee satisfaction. (Arup, 2011). Improved workplace design can lead to a productivity increase Gensler (2005) and Bootle and Kalyan (2002) agree that billions of pounds are wasted each year due to the unproductive layout and design of some offices. There is a clear connection between the work environments and office users' productivity within the workplace. Most studies include the components of furniture, noise, lighting, temperature and spatial arrangements when considering that which affects productivity (Hameed and Amjad, 2009). However, there is no clear consensus as to which factors predominate. Employees of different generations respond differently to how their workplace environment is designed (Myerson et al, 2010). Almost 50% of today’s economy is knowledge-based and more workers are expected to be flexible, creative and communicative, (Greene and Myerson, 2011). The creation of work environments that result in satisfied and productive knowledge workers and end users requires information about user preferences concerning their work environments, and as the nature of work is changing, there is a need for updated research within this subject.Method: This paper will be based on research carried out on knowledge workers in 7 substantial companies within London. Results: Some results are already known and these include: employees are most productive when under pressure and in a buzzy environment; colleagues, design of office and quality of IT are the greatest factors that make employees unproductive.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,452
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,002
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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,254 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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