The Exaggerated Reports of Offices’ Demise: The Strength of Weak Workplace Ties
Notice bibliographique
Résumé
In mid-March 2020, Canadian society pivoted from business-as-normal to lockdown and social distancing. By the end of March, 39 percent of Canada’s workforce was working from home (Deng et al, 2020), leading some to declare that ‘this might just be the end of the office as we knew it’ (Vasel, 2020). Indeed, the percentage mentioned in Deng et al’s report appears large, especially if one assumes the number was close to 0 percent before the pandemic: but such an assumption would be inaccurate. There has been a slow but steady increase in remote work (from home, but also cafés, co-working spaces, cars, and so on) over the last 30 years (Felstead and Henseke, 2017; Ojala and Pyöriä, 2018; Putri and Shearmur, 2020). Depending on how it is estimated, about 20 to 30 percent of the workforce did not regularly work in a ‘usual place of work’ pre-pandemic. Furthermore, it had become common for people officially assigned to a usual place of work – such as an office – to work part of the time (typically one day a week) from home (Ojala and Pyöriä, 2018; Shearmur, 2020). In this chapter, we suggest that working from home will become more common, but that offices will remain relevant. There are two related reasons for this. First, working away from the office was already common for many office workers, without offices disappearing: rather, office space has been evolving (often towards shared spaces), and this will continue as businesses become more familiar with remote work – the pandemic did not start this trend.
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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 | 0,009 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,011 |
| Communication savante | 0,007 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,002 |
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 ».