An Empirical Assessment of the Intrusiveness and Reasonableness of Emerging Work Surveillance Technologies in the Public Sector
Notice bibliographique
Résumé
Abstract As public sector work environments continue to embrace the digital governance revolution, questions of work surveillance practices and its relationship to performance management continue to evolve, but even more dramatically in the contemporary period of many public servants being forced to shift to remote work from home in response to the COVID‐19 pandemic. This article presents the results of three surveys, two of them population‐based survey experiments, all conducted during the onset of the COVID‐19 pandemic in Canada that compare public servant (n = 346) and citizen (n = 1,008 phone; n = 2,001 web) attitudes to various cutting‐edge—though no doubt controversial among some—digital surveillance tools that can be used in the public sector to monitor employee work patterns, often targeted toward remote working conditions. The findings represent data that can help governments and public service associations navigate difficult questions of reasonable privacy intrusions in an increasing digitally connected workforce. Evidence for Practice New work surveillance technologies are available to use within the public sector and will present acceptability challenges to public managers as they contemplate the introduction of these technologies. Multimodal survey data from Canada reveals that public servants and citizens find these emerging work surveillance technologies to be quite intrusive and unreasonable but show relatively more tolerance for digital surveillance over physical surveillance practices. Understanding surveillance anxieties among targeted employees will be key to finding a balance between employee privacy rights and employer desires to manage employees in a remote or digital environment.
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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 | 0,029 | 0,130 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».