Post-Pandemic Hybrid Work in Software Companies: Findings from an Industrial Case Study
Notice bibliographique
Résumé
Context. Software professionals learned from their experience during the pandemic that most of their work can be done remotely, and now software companies are expected to adopt hybrid work models to avoid the resignation of talented professionals who require more flexibility and work-life balance. However, hybrid work is a spectrum of flexible work arrangements, and currently, there are no well-established hybrid work configurations to be followed in the post-pandemic period. Goal. We investigated how software engineers are experiencing the post-pandemic hybrid work landscape, aiming to understand the factors that influence their choices between remote and in-office work. Method. We explored a large South American company by collecting quantitative and qualitative data from 545 software professionals who are currently navigating diverse hybrid work arrangements tailored to their individual and team requirements. Findings. Our study revealed an array of factors that significantly impact hybrid work within the software industry, including individual preferences, work-life balance, commute time, social interactions, productivity, and more. Team dynamics, project demands, client expectations, and organizational strategies also play an important role in shaping the complex landscape of hybrid work configurations in software engineering. Conclusions. In summary, the success of hybrid work models depends on balancing individual preferences, team dynamics, and organizational strategies. Our study demonstrated that, at present, there is no one-size-fits-all individuals approach to hybrid work in the software industry.
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 | 0,008 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,006 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».