論文の概要: Beyond the Pandemic: Transforming Software Development with the IJARS
Model for Wellbeing and Resilience
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.08242v1
- Date: Thu, 12 Oct 2023 11:38:18 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-23 03:02:46.393251
- Title: Beyond the Pandemic: Transforming Software Development with the IJARS
Model for Wellbeing and Resilience
- Title(参考訳): パンデミックを超えて - IJARSモデルによるウェルビーイングとレジリエンスによるソフトウェア開発の変革
- Authors: Daniel Russo
- Abstract要約: この記事では、学んだ教訓を掘り下げて、開発者の幸福の重要性を強調します。
アジャイルの価値、メンタルヘルスのイニシアチブ、ディスラプションから学ぶことを強調することで、私たちは、職場の作り直しを提唱します。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 6.190511747986327
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This article delves into the lessons learned, highlighting the importance of
developer wellbeing. We introduce the Integrated Job Demands-Resources and
Self-Determination Model (IJARS) for a comprehensive understanding of
pandemic-era productivity. Emphasizing Agile values, mental health initiatives,
and learning from disruptions, we advocate for reshaped workplaces that
prioritize work-life balance and hybrid models, preparing for future
challenges. This guidance aims for a resilient and adaptive future, turning
adversity into opportunity.
- Abstract(参考訳): この記事では、学んだ教訓を掘り下げ、開発者の幸福の重要性を強調します。
本稿では、パンデミック時代の生産性を包括的に理解するための統合的求人需要資源・自己決定モデル(IJARS)を紹介する。
アジャイルの価値、メンタルヘルスイニシアティブ、ディスラプションからの学習を強調し、ワークライフバランスとハイブリッドモデルを優先し、将来の課題に備える、職場の再構築を提唱します。
このガイダンスは、レジリエントで適応的な未来を目指しており、逆境を機会に変える。
関連論文リスト
- Understanding User Mental Models in AI-Driven Code Completion Tools: Insights from an Elicitation Study [5.534104886050636]
AIによるコード補完ツールと対話する際に、フォーカスグループを使用してメンタルモデルを抽出する56人の開発者を対象に、ライセンス研究を実施します。
この研究結果は、ユーザの期待に応え、満足度と生産性を高め、AIによる開発ツールへの信頼を高める、人間中心のCCTを設計するための実用的な洞察を提供する。
我々はまた、開発者のコーディングの好みや環境に動的に適応し、多様な環境へのシームレスな統合を保証する概念実証CCTであるAtheNAを開発した。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-02-04T10:20:49Z) - Enhancing Workplace Productivity and Well-being Using AI Agent [0.0]
本稿では、職場生産性と従業員の幸福感を高めるために人工知能(AI)の利用について論じる。
機械学習(ML)技術と神経生物学的データを統合することにより、提案手法は人間の倫理基準に適合する。
このシステムは、従業員からの生体フィードバックを利用して、パーソナライズされたヘルスプロンプトを生成し、支援作業環境を育む。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-01-04T20:11:00Z) - On the Modeling Capabilities of Large Language Models for Sequential Decision Making [52.128546842746246]
大規模な事前訓練されたモデルでは、推論や計画タスクのパフォーマンスがますます向上している。
我々は、直接的または間接的に、意思決定ポリシーを作成する能力を評価する。
未知の力学を持つ環境において、合成データを用いた微調整LDMが報酬モデリング能力を大幅に向上させる方法について検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-08T03:12:57Z) - Model Developmental Safety: A Retention-Centric Method and Applications in Vision-Language Models [75.8161094916476]
本稿では,事前学習された視覚言語モデル,特にCLIPモデルの開発手法について検討する。
自律走行とシーン認識データセットにおける視覚知覚能力の向上に関する実験は,提案手法の有効性を実証するものである。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-04T22:34:58Z) - Advancing Brain Imaging Analysis Step-by-step via Progressive Self-paced Learning [0.5840945370755134]
適応型・進行型ペーシング・蒸留機構を応用したPSPD(Progressive Self-Paced Distillation)フレームワークを提案する。
我々は、アルツハイマー病神経画像イニシアチブ(ADNI)データセットを用いて、様々な畳み込みニューラルネットワークにおけるPSPDの有効性と適応性を検証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-23T02:26:04Z) - Investigating the Role of Instruction Variety and Task Difficulty in Robotic Manipulation Tasks [50.75902473813379]
本研究は、そのようなモデルの一般化能力における命令と入力の役割を体系的に検証する包括的評価フレームワークを導入する。
提案フレームワークは,極度の命令摂動に対するマルチモーダルモデルのレジリエンスと,観測的変化に対する脆弱性を明らかにする。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-04T14:36:49Z) - A Survey on Medical Large Language Models: Technology, Application, Trustworthiness, and Future Directions [23.36640449085249]
医学大言語モデル(Med-LLMs)の最近の進歩を辿る。
The wide-ranging application of Med-LLMs are investigated across various health domain。
公平性、説明責任、プライバシー、堅牢性を保証する上での課題について議論する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-06T03:15:13Z) - A Survey on Human-AI Teaming with Large Pre-Trained Models [7.280953657497549]
HAIチーム(Human-AI Teaming)は、問題解決と意思決定のプロセスを進めるための基盤として登場した。
大規模事前訓練モデル(LPtM)の出現は、この景観を大きく変えた。
複雑なパターンを理解し予測するために大量のデータを活用することで、前例のない機能を提供します。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-07T22:37:49Z) - Large Language Model-based Human-Agent Collaboration for Complex Task
Solving [94.3914058341565]
複雑なタスク解決のためのLarge Language Models(LLM)に基づくヒューマンエージェントコラボレーションの問題を紹介する。
Reinforcement Learning-based Human-Agent Collaboration method, ReHACを提案する。
このアプローチには、タスク解決プロセスにおける人間の介入の最も急進的な段階を決定するために設計されたポリシーモデルが含まれている。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-20T11:03:36Z) - Ethical Considerations and Policy Implications for Large Language
Models: Guiding Responsible Development and Deployment [48.72819550642584]
本稿では,コンテンツ生成における大規模言語モデル(LLM)の倫理的考察と意義について考察する。
生成AIプログラムの肯定的および否定的な使用の可能性を強調し、アウトプットに責任を割り当てる際の課題を探求する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-01T07:21:25Z) - Goal-Aware Prediction: Learning to Model What Matters [105.43098326577434]
学習した前進力学モデルを使用する際の根本的な課題の1つは、学習したモデルの目的と下流のプランナーやポリシーの目標とのミスマッチである。
本稿では,タスク関連情報への直接的予測を提案し,そのモデルが現在のタスクを認識し,状態空間の関連量のみをモデル化することを奨励する。
提案手法は,目標条件付きシーンの関連部分を効果的にモデル化し,その結果,標準タスク非依存のダイナミックスモデルやモデルレス強化学習より優れていることがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-14T16:42:59Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。