Mobiles Arbeiten in Deutschland und Europa: Eine Auswertung auf Basis des European Working Conditions Survey 2015
Notice bibliographique
Résumé
In Deutschland arbeitet mehr als die Hälfte der Beschäftigten zumindest gelegentlich außerhalb ihres Betriebs. Anders als die öffentliche Debatte vermuten lässt, findet mobiles Arbeiten jedoch nur selten in den eigenen vier Wänden, im Café oder Freibad statt, sondern hauptsächlich beim Kunden. Zu den rund 20 Prozent der Beschäftigten, die mehrmals im Monat und häufiger außerhalb des Betriebs arbeiten und mindestens ein Viertel ihrer Arbeitszeit am PC, Laptop oder Smartphone verbringen, zählen insbesondere Führungskräfte und Beschäftigte in akademischen Berufen. Diese mobilen Computerarbeiter stehen im Fokus der vorliegenden Studie, da der technologische Fortschritt in Form sich zunehmend verbreitender mobiler Endgeräte ihre Arbeitsaufgaben und -prozesse am stärksten flexibilisiert haben dürfte. Tatsächlich weichen die Arbeitsbedingungen der mobilen Computerarbeiter von denen anderer Beschäftigter ab. So arbeiten sie häufiger in flexiblen Arbeitszeitmodellen, selbstorganisiert und erleben ein stärkeres Zusammenwachsen von Arbeit und Freizeit. Unterschiede in der Bewertung des Betriebsklimas oder der Arbeitszufriedenheit lassen sich dagegen im Vergleich zu den im Betrieb vor Ort arbeitenden Computerarbeitern nicht feststellen.
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 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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».