The Human Side of AI at Work: How AI Usage Affects the Perceptions of Work and Workplace Behaviors
Notice bibliographique
Résumé
The rapid integration of Artificial Intelligence (AI) into workplace settings has fundamentally transformed the way employees perform their tasks, communicate, and perceive their own and others’ roles at work. As AI usage continues to grow, it is reshaping many aspects of the organizational landscape in ways that remain underexplored, presenting both opportunities and challenges. Grounded in the intersection of psychology and organizational behavior, this symposium brings together researchers to explore these critical issues related to AI adoption. Our discussions focus on five important topics that connect AI usage with psychological and organizational dynamics. These include the impact of AI on perceptions of hard work and task engagement, the implications of varying levels of AI integration for self-efficacy and work meaningfulness, the navigation of AI disclosure in the workplace, individuals experiences of receiving empathy from AI, and the observer’s perceptions of a coworker’s AI usage. AI Increases Quality of Work but Diminishes its Perceived Value Author: Alexander Eng; Asia School of Business How Confident Are You With and Without AI? Psychological Consequences of Using Generative AI Author: Elena Hayoung Lee; USC Marshall School of Business, University Of Southern California Author: Yidan Yin; Author: Cheryl Wakslak; University of Southern California To Share or Not to Share: Understanding AI Disclosures in the Workplace Author: Alys Ferragamo; University of Southern California Author: Yidan Yin; Choosing To Receive Empathy from AI versus Human Expressers Author: Joshua Wenger; The Pennsylvania State University Author: C. Daryl Cameron; The Pennsylvania State University Author: Michael Inzlicht; University of Toronto Challenge and Hindrance Appraisals of a Coworkers' Use of Artificial Intelligence Author: Sang Hoon HAN; The Ohio State University Author: Hun Whee Lee; The Ohio State University Author: Kaifeng Jiang; Peking University
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».