Notice bibliographique
Résumé
How do tasks and expertise coevolve? Tasks and expertise are tightly linked and essential for the execution of work in organizations. Despite the link in the practice of tasks and expertise, scholars have yet to theorize them as coevolving. A small body of research provides evidence that by failing to treat them this way, research misses insights critical to explaining the evolving nature and future of work. To explore these dynamics, we analyze interviews and observations of people involved with the data-collection task in an early-stage startup. We trace the task’s detailed movement across jobs and by doing so, observe complex dynamics between the task and associated expertise. The task moved from proto-analysts to analysts to data-entry operators and, with that, the core expertise required for the task moved across positions. In addition, doing data collection produced expertise that those in the analyst position applied in performing other tasks. In part, because it facilitated the production of expertise, analysts continued to collect data – a task that they routinely complained about doing – even after it migrated to data-entry operators. Based on these findings, we develop the distinction between core and produced expertise. We also refine our understanding of hiving-off with an alternative explanation for why menial tasks might not be hived-off. Finally, our findings enhance our understanding of the dynamics around change in jobs and task segregation.
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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 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,016 |
| Communication savante | 0,014 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 ».