Benefits and Limitations of Remote Work to LGBTQIA+ Software Professionals
Notice bibliographique
Résumé
Background. The mass transition to remote work amid the COVID-19 pandemic profoundly affected software professionals, who abruptly shifted into ostensibly temporary home offices. The effects of this transition on these professionals are complex, depending on the particularities of the context and individuals. Recent studies advocate for remote structures to create opportunities for many equity-deserving groups; however, remote work can also be challenging for some individuals, such as women and individuals with disabilities. Objective. This study aims to investigate the effects of remote work on LGBTQIA+ software professionals. Method. Grounded theory methodology was applied based on information collected from two main sources: a survey questionnaire with a sample of 57 LGBTQIA+ software professionals and nine follow-up interviews with individuals from this sample. This sample included professionals of different genders, ethnicities, sexual orientations, and levels of experience. Findings. Our findings demonstrate that (1) remote work benefits LGBTQIA+ people by increasing security and visibility; (2) remote work harms LGBTQIA+ software professionals through isolation and invisibility; (3) the benefits outweigh the drawbacks; (4) the drawbacks can be mitigated by supportive measures developed by software companies. Conclusion. This paper investigated how remote work can affect LGBTQIA+ software professionals and presented a set of recommendations on how software companies can address the benefits and limitations associated with this work model. In summary, we concluded that remote work is crucial in increasing diversity and inclusion in the software industry.
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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 | 0,013 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,008 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».