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
- Smart Help: Strategic Opponent Modeling for Proactive and Adaptive Robot Assistance in Households [30.33911147366425]
Smart Helpは、多様な障害を持つ人間のエージェントに対して、積極的にかつ適応的なサポートを提供することを目的としている。
本稿では,主エージェントの能力と目標の微妙な理解を提供する,イノベーティブな対戦相手モデリングモジュールを紹介する。
この結果から,AIを組み込んだ支援ロボットが,脆弱なグループの健康向上に寄与する可能性が示唆された。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-13T13:03:59Z) - A Survey on Human-AI Teaming with Large Pre-Trained Models [7.362385644976066]
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) - A Survey of Reasoning with Foundation Models [235.7288855108172]
推論は、交渉、医療診断、刑事捜査など、様々な現実世界の環境において重要な役割を担っている。
本稿では,推論に適応する基礎モデルを提案する。
次に、基礎モデルにおける推論能力の出現の背後にある潜在的な将来方向を掘り下げる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-17T15:16:13Z) - 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) - Predictive Experience Replay for Continual Visual Control and
Forecasting [62.06183102362871]
視覚力学モデリングのための新しい連続学習手法を提案し,その視覚制御と予測における有効性について検討する。
まず,タスク固有のダイナミクスをガウスの混合で学習する混合世界モデルを提案し,その上で,破滅的な忘れを克服するための新たなトレーニング戦略を提案する。
我々のモデルは,DeepMind Control と Meta-World のベンチマークにおいて,既存の連続的学習アルゴリズムと視覚的RLアルゴリズムの単純な組み合わせよりも優れている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-12T05:08:03Z) - Predictability and Surprise in Large Generative Models [8.055204456718576]
大規模プレトレーニングは、有能で汎用的な生成モデルを作成するための技術として登場した。
本稿では,そのようなモデルの直観的特性を強調し,この特性の政策的含意について論じる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-15T23:21:23Z) - On the Opportunities and Risks of Foundation Models [256.61956234436553]
これらのモデルの基礎モデルは、批判的に中心的だが不完全な性格を根底から立証するものです。
本報告では,基礎モデルの可能性とリスクについて概説する。
これらの疑問に対処するためには、基礎モデルに関する重要な研究の多くは、深い学際的なコラボレーションが必要であると信じている。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-08-16T17:50:08Z) - 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。