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Enregistrement W4414243272 · doi:10.69554/macc4916

Leveraging data to redefine the purpose of the workplace: A case study on Cisco’s corporate real estate strategy

2025· article· en· W4414243272 sur OpenAlex
Michael Condoleon, Mark F. Miller, Jeremy Witikko

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 · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueFacilities and Workplace Management
Établissements canadiensWorkplace Health, Safety and Compensation Commission
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReal estateSpace (punctuation)Work (physics)PortfolioDigital transformationSustainabilityAgile software developmentCreativity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Over the past five years, there has been a significant transformation in workplace dynamics that many companies are finding difficult to navigate even today. The answer to the swift but sweeping shift to hybrid work has not been easy, as companies are still grappling with determining the best strategy and how to execute it. Cisco, a global leader in networking and technology solutions, considered the disruption an opportunity to re-evaluate its workplace practices and reimagine its real estate strategy into one driven by purpose. By looking inwardly at its own data — in the form of employee feedback and metrics from its smart workplace technology — Cisco focused on understanding how and why people choose to work in the office, addressing individual and team needs. As a result, the company reshaped its views on the purpose of physical space and began investing in its global portfolio to thoughtfully create spaces that are designed to enhance the hybrid experience and bring people together for a reason. Emphasising the importance of understanding organisational goals in addition to employee preferences and needs, Cisco created a classification framework that defined what each space is for, making it easy for employees to see the value of going to the office. While creating the magnet is one piece of the puzzle, ensuring the experience is memorable and meaningful is another. Leveraging data captured from its smart workplace solutions, Cisco is enhancing the employee workplace with environmental sustainability and employee wellness in mind. Through this journey, the discoveries around thoughtfully creating spaces with intention and utilising usage and other key data metrics to manage those spaces have driven a new workplace strategy capable of evolving with the needs of the business. The lessons Cisco learned and the new practices that ensued can prove valuable for any business once they too uncover their unique purpose for the workplace. This article is also included in The Business & Management Collection which can be accessed at https://hstalks.com/business/.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,643
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,177
Tête enseignante GPT0,361
Écart entre enseignants0,183 · 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