Team and communication impacts of remote work for complex aerospace system development
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Remote work is becoming increasingly common, a trend accelerated by the global COVID‐19 pandemic. Existing remote work research fails to address the challenges and needs of engineers working remotely in Complex Aerospace System Development (CASD), the field responsible for creating and operating aerospace systems. This article presents an exploratory study to understand the challenges, benefits, and strategies when working remotely in CASD. We interviewed 12 CASD engineers working remotely at a major aerospace corporation. We ground our findings in six characteristics of CASD work (complex systems; design paths and feedback loops; relationships with suppliers, customers and regulators; distinct knowledge and skills; one‐off innovation; and high cost of experimentation) and discuss how each of these characteristics challenges remote work. The findings show that CASD requires many teams to work together, and this is encouraged through informal communication, which almost disappears in a remote setting. CASD requires frequent feedback, and we found that feedback was slow when working remotely. Participants found it challenging to demonstrate systems to customers and verify drawings with suppliers, and the interpersonal relationships, which help to bridge disciplinary divides, were harder to maintain remotely. The one‐off nature of the systems designed meant that conceptual work was important, but participants lacked the virtual tools to do this effectively. Lastly, testing hardware components required close virtual communication between technicians and engineers, which was tricky in a detail‐oriented context. This study motivates areas for future work to better understand and address the nuances of remote work by engineers in CASD.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle