Mobiles Arbeiten in Deutschland und Europa: Eine Auswertung auf Basis des European Working Conditions Survey 2015
Bibliographic record
Abstract
In Deutschland arbeitet mehr als die Hälfte der Beschäftigten zumindest gelegentlich außerhalb ihres Betriebs. Anders als die öffentliche Debatte vermuten lässt, findet mobiles Arbeiten jedoch nur selten in den eigenen vier Wänden, im Café oder Freibad statt, sondern hauptsächlich beim Kunden. Zu den rund 20 Prozent der Beschäftigten, die mehrmals im Monat und häufiger außerhalb des Betriebs arbeiten und mindestens ein Viertel ihrer Arbeitszeit am PC, Laptop oder Smartphone verbringen, zählen insbesondere Führungskräfte und Beschäftigte in akademischen Berufen. Diese mobilen Computerarbeiter stehen im Fokus der vorliegenden Studie, da der technologische Fortschritt in Form sich zunehmend verbreitender mobiler Endgeräte ihre Arbeitsaufgaben und -prozesse am stärksten flexibilisiert haben dürfte. Tatsächlich weichen die Arbeitsbedingungen der mobilen Computerarbeiter von denen anderer Beschäftigter ab. So arbeiten sie häufiger in flexiblen Arbeitszeitmodellen, selbstorganisiert und erleben ein stärkeres Zusammenwachsen von Arbeit und Freizeit. Unterschiede in der Bewertung des Betriebsklimas oder der Arbeitszufriedenheit lassen sich dagegen im Vergleich zu den im Betrieb vor Ort arbeitenden Computerarbeitern nicht feststellen.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.010 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".