Community EQ: Empathy as a KPI in Post-COVID19 Business Culture
Notice bibliographique
Résumé
This white paper proposes that community empathy—in other words, actively practicing collective empathy—be a core element of the future of work in all business organizations, and that it be embraced actively as a key performance indicator using socio-technological solutions. First of all, we present the current state of work as it intersects with (post)COVID19 society, drawing attention to the urgency and recognized need for nurturing “soft” human capabilities like empathy among all employees. We then dive deep into the concept of empathy as it is being harnessed and monetized around the world for the betterment of business and society at large, and argue for a capabilities approach to working with empathy. We also critically reflect on the methods that have been used to create community within business organisations, and share insights into the human science behind community building, and collective thinking and feeling. The solution we propose is to co-create spaces that are conducive to nurturing the practice of empathy. This is a multidimensional process which involves having a good understanding of what empathy actually is, curation, preparation, and the mindful matching of people. In addition to expanding on these dimensions, we provide tips for designing the settings for the encounter(s), and emphasize the importance of reflection and feedback, and the crucial role of consistency and repetition in habit formation. The paper concludes with a succinct overview of the outcomes we as human beings, as employees, as employers, as family members, as citizens and denizens can expect to enjoy as our empathetic capabilities increase - not only at work but also in all of our social relations and interactions.<br>
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 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) | 0,002 | 0,004 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».