Les interactions sociales favorisées par le travail en aire ouverte ? Le cas des espaces de coworking
Bibliographic record
Abstract
Les espaces de coworking sont propices aux interactions sociales, influencées en partie par la configuration de l’environnement. Impliquant le partage des locaux et du mobilier, l’aire ouverte crée une coprésence entre les personnes. Néanmoins, cette coprésence ne suffit pas à stimuler les interactions professionnelles, moins nombreuses que les interactions informelles. De plus, le bruit de parole est la principale contrainte du travail en aire ouverte. Dans ce contexte, cette étude en ergonomie vise à relever les conditions et les caractéristiques des interactions se produisant en aire ouverte. La méthodologie a été déployée auprès de 87 personnes, pendant 44 demi-journées et dans cinq espaces de coworking. Les personnes ont été observées dans l’aire ouverte pendant deux heures : toutes leurs interactions ont été relevées avec une grille d’observation papier et un plan d’observation informatisé. Ensuite, elles ont été interrogées individuellement dans une entrevue basée sur la technique de l’autoconfrontation. D’après les résultats, les interactions sont de courte durée (3 ± 6,55 ; 0,5-52) et se produisent surtout entre des personnes installées à la même table. Les trois quarts des interactions avec un-e collègue ont concerné des travailleur-ses salarié-es alors que les trois quarts des interactions avec un-e autre coworkeur-e ont concerné des travailleur-ses autonomes. Les interactions portant sur le contenu du travail ont été les plus nombreuses, suivies de près par les interactions informelles. L’étude propose plusieurs pistes d’amélioration de la dynamique sociale pour les responsables de la gestion, de l’animation, de l’architecture et de l’aménagement des espaces de coworking : repérer celles et ceux qui souhaitent s’installer en groupe, sélectionner les profils selon les caractéristiques de l’espace, ou organiser le mobilier selon ces profils.
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 | 0.006 | 0.024 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.004 | 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".