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Enregistrement W4400992110 · doi:10.69554/tjbm2501

Developing the return on workplace investment (ROWI) tool

2023· article· en· W4400992110 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueCorporate real estate journal · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueOrganizational Downsizing and Restructuring
Établissements canadiensWorkplace Health, Safety and Compensation Commission
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBusinessReturn on investmentInvestment (military)EconomicsPolitical scienceMicroeconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Facilities managers and the wider corporate real estate (CRE) community have increasingly become focused on cost reduction, with organisations typically viewing property as a cost burden rather than an investment. Consequently, it remains rare for organisations to include performance benefits in financial investment appraisals of workplace projects. A change in narrative is required to one where value can be demonstrated rather than simply costs reduced. Previous attempts have been made to quantify workplace performance, but a tangible tool to assist in recommending major decisions regarding changes to the workplace has eluded discovery. Therefore, the authors joined forces with the Institute of Workplace and Facilities Management (IWFM) to create the Return on Workplace Investment (ROWI) tool. The ROWI tool is a ready reckoner for calculating the impact of workplace projects (including planning, design or operation) on people performance. It can be used as part of a cost-benefit analysis to help professionals build a business case which accounts for positive factors other than cost alone. The initial step to developing the ROWI tool was to conduct an extensive literature review to determine the performance metrics that could be used to calculate a return on workplace investment. Some 105 unique and robust literature sources, with a total of 194 individual assessments of performance, were selected. Five dominant and recurring performance metrics were identified, along with nine recurring broad workplace design elements affecting task performance. Previously, there was little confidence in productivity research due to the range in performance data that various studies produce. A unique aspect of the ROWI tool, however, is that the performance data for each study was weighted to make it more relevant to real office work. The corresponding, more realistic, potential impact of workplace design on each of the performance metrics was calculated using the weighted results from all the research studies.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,287
Score d'incertitude au seuil0,817

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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.

Tête enseignante Opus0,048
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,191 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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