Quantifying the impact of environmental conditions on worker performance for inputting to a business case to justify enhanced workplace design features
Notice bibliographique
Résumé
Despite the plethora of research showing the impact of environmental conditions on performance, the majority of UK businesses do not accept changes in productivity as part of the business case justification for improvements to the working environment. The authors' intention was to develop a practical methodology to help predict the potential gain in worker productivity that can be expected following design improvements. They carried out a literature review of productivity research and conducted a meta-analysis of 75 studies to quantify the impact of environmental conditions and design factors on performance. The unique aspect of the literature review is that the reported percentage changes in performance were weighted according to the relevance of the research study to real offices and office workers. The weightings converted the widely varying raw research results into what appears to be a more credible range of performance effects. The authors believe that their figures are ones that are more likely to be accepted by financial directors when used in building a business case. Due to the lack of rigorous multiple-factor studies, they proposed that the effect on performance of single factors can be added, but using a relationship based on the law of diminishing returns. Re-analysis of recent research of combined factors indicates that a ‘two-thirds, one-third’ rule of thumb may be appropriate. The authors believe that they have created a robust methodology for quantifying performance effects and using in the business case for workplace improvements.
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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 | 0,075 | 0,178 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».