Measurements of workplace productivity in the office context
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to present a comprehensive survey of workplace productivity key performance indicators (KPIs) used in the office context. Academic literature from the past 10 years has been systematically reviewed and contextualized through a series of expert interviews. Design/methodology/approach The authors present a systematic review of the literature to identify KPIs and methods of workplace productivity measurement, complemented by insights semi-structured interviews to inform a framework for a benchmarking tool. In total, 513 papers published since 2007 were considered, of which 98 full-length papers were reviewed, and 20 were found to provide significant insight and are summarized herein. Findings Currently, no consensus exists on a single KPI suitable for measuring workplace productivity in an office environment, although qualitative questionnaires are more widely adopted than quantitative tools. The diversity of KPIs used in published studies indicates that a multidimensional approach would be the most appropriate for knowledge-worker productivity measurement. Expert interviews further highlighted a shift from infrequent, detailed evaluation to frequent, simplified reporting across human resource functions and this context is important for future tool development. Originality/value This paper provides a summary of significant work on workplace productivity measurement and KPI development over the past 10 years. This follows up on the comprehensive review by B. Haynes (2007a), providing an updated perspective on research in this field with additional insights from expert interviews.
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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 | 0,011 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».