Notice bibliographique
Résumé
How could working lives be reshaped to afford all employees greater choice in achieving work–life balance? The Scottish Council Foundation’s ‘Lifelines’ study has considered this question, drawing on comparative findings from policy and practice in the UK, Canada and Australia and testing practical options for reform with public and private sector employees in Scotland (Boyes and McCormick, forthcoming b). Two related dimensions for improvement emerge. One involves the context and culture in which work is performed, covering pay and conditions (for example, holiday and sick leave entitlements), employee representation and participation, and the balance between contribution and reward. Making progress towards more employees having a more fulfilling experience of work will involve a decisive shift from dominant measures of economic progress, such as aggregate employment rates, and a traditional agenda for health and safety at work, to a deeper understanding of the true determinants of job satisfaction, motivation and morale. The second set of issues is a sub-set of the first, with a focus on a ‘whole career’ approach to flexibility at work, including reform of time across working life. This chapter focuses on the second of these. We have explored ways in which ‘time assets’ could be accrued, drawing on concepts of saving, borrowing and buying periods of leave. Employees can achieve greater integration between work and other aspects of their lives by accumulating assets in the shape of enhanced periods of paid leave (using deferral of both existing leave entitlements and salary) and by being enabled to take a phased approach to retirement.
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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 | 0,008 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,015 |
| Communication savante | 0,014 | 0,024 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,003 |
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 ».