La distraction causée par les conversations ambiantes : une affaire personnelle ?
Bibliographic record
Abstract
Les conversations téléphoniques (demilogues) ou entre collègues (dialogues) en arrière-plan sont particulièrement dérangeantes dans les bureaux de travail à aire ouverte. De récents travaux proposent que les discussions portant sur des sujets de nature personnelle possèdent un potentiel distracteur accru qui les rendrait pratiquement impossibles à ignorer. Ce serait l’aspect intrigant des conversations personnelles qui favoriserait leur écoute volontaire. La présente étude tente de confirmer cette hypothèse en comparant l’impact distracteur des conversations professionnelles et personnelles. Ainsi, 240 participants réalisent une tâche de bureau soit en silence, soit en présence d’un dialogue ou d’un demilogue à ignorer. Ces conversations non pertinentes comprennent un discours au contenu soit personnel, soit professionnel. Le degré d’engagement à la tâche, censé offrir une protection contre la distraction, est manipulé en employant une police à caractère fluente (facile à lire) ou disfluente (difficile à lire). Les résultats montrent que les conversations, tronquées ou complètes, entraînent une diminution de la performance à la tâche indépendamment de leur contenu. L’utilisation d’une police disfluente ne module pas non plus l’effet distracteur de ces conversations. Ces résultats proposent que les travailleurs dans les bureaux à aire ouverte seraient distraits par les conversations ambiantes, peu importe la nature du contenu.
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 | 0.020 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.002 |
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".