Typologies for co-working spaces in Finland – what and how?
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This paper aims to categorize the typologies of co-working spaces and describe their main characteristics. Design/methodology/approach The aim is reached by means of analyzing 15 co-working spaces located in the capital area of Finland. The data used consist of interviews, websites, event presentations and brochures. Findings As a result, six co-working space typologies were identified: public offices, third places, collaboration hubs, co-working hotels, incubators and shared studios. The categorization was made by using two axes: business model (for profit and non-profit) and level of user access (public, semi-private and private). Research limitations/implications The results provide a viewpoint on how co-working spaces can be categorized. Practical implications In practise, the results can be applied by all stakeholders who are working with alternative workplace solutions to respond to the needs of new ways of working, especially via workplace services for multi-locational and flexible working, including facilities managers, corporate real estate executives and designers. Originality/value This research builds on the previous academic literature on co-working spaces by making the phenomena more explicit for researchers and practitioners who are facing the challenges of developing new alternative workplace offerings.
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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 | 0,004 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,011 |
| Communication savante | 0,009 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».