論文の概要: Scalability in Workforce Management: Applying Scalability Principles to Foster a Four-Day Work Week
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.06915v1
- Date: Tue, 11 Jun 2024 03:15:47 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-12 19:36:38.524418
- Title: Scalability in Workforce Management: Applying Scalability Principles to Foster a Four-Day Work Week
- Title（参考訳）: ワークフォースマネジメントにおけるスケーラビリティ - スケーラビリティ原則を適用して4日間の作業週間を創出する
- Authors: Sunkanmi Oluwadare, Ebubechukwu Edokwe, Olatunde Ayeomoni,
- Abstract要約: この研究は、グレー文学と体系的なレビューアプローチを組み合わせた多言語リテラシー研究手法を用いている。
パイロットプログラム、明確なコミュニケーション、アジリティが重要な成功要因として認識されます。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: The traditional five-day workweek faces mounting challenges, prompting exploration of alternative models like the four-day workweek. This research explores the transformative potential of scalability principles derived from cloud computing and IT in redefining workforce management for a four-day workweek. The study employs a Multivocal Literacy Research methodology, combining grey literature and systematic review approaches. Through a comprehensive review of related work, the challenges, and benefits of transitioning to a four-day workweek are explored. Pilot programs, clear communication, and agility are identified as critical success factors. The synthesis of scalability principles in workforce management serves as a powerful framework for a smooth transition towards a four-day workweek. By prioritizing adaptability, dynamic resource allocation, and data-driven insights, organizations can unlock the full potential of a compressed work schedule. This research contributes valuable insights for organizations seeking to thrive in the evolving landscape of modern work structures and prioritizing employee well-being.
- Abstract（参考訳）: 従来の5日間のワークウィークでは課題が増加し、4日間のワークウィークのような代替モデルの探索が進められている。
本研究は,4日間の労働週間の労働管理を再定義する上で,クラウドコンピューティングとITから派生したスケーラビリティ原則の変革的可能性について検討する。
この研究は、グレー文学と体系的なレビューアプローチを組み合わせた多言語リテラシー研究手法を用いている。
関連する作業の包括的なレビューを通じて,4日間のワークウィークへの移行の課題とメリットについて検討する。
パイロットプログラム、明確なコミュニケーション、アジリティが重要な成功要因として認識されます。
労働管理におけるスケーラビリティの原則の合成は、4日間の作業週間へのスムーズな移行のための強力なフレームワークとして役立ちます。
適応性、動的リソース割り当て、データ駆動の洞察を優先順位付けすることで、企業は圧縮された作業スケジュールの完全な可能性を解き放ちます。
この研究は、近代的な労働構造の進化する景観を育み、従業員の幸福を優先しようとする組織に貴重な洞察を与えている。
関連論文リスト
- Towards Sample-Efficiency and Generalization of Transfer and Inverse Reinforcement Learning: A Comprehensive Literature Review [50.67937325077047]
本稿では,転送および逆強化学習(T-IRL)によるRLアルゴリズムのサンプル効率と一般化を実現するための総合的なレビューを行う。
以上の結果から,最近の研究成果の大部分は,人間のループとシム・トゥ・リアル戦略を活用することで,上記の課題に対処していることが示唆された。
IRL構造の下では、経験の少ない移行と、そのようなフレームワークのマルチエージェントおよびマルチインテンション問題への拡張を必要とするトレーニングスキームが近年研究者の優先事項となっている。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-11-15T15:18:57Z) - MASSW: A New Dataset and Benchmark Tasks for AI-Assisted Scientific Workflows [58.56005277371235]
我々は,Multi-Aspect Summarization of ScientificAspectsに関する総合テキストデータセットであるMASSWを紹介する。
MASSWには過去50年間にわたる17の主要なコンピュータサイエンスカンファレンスから152,000以上の査読論文が含まれている。
我々は、この新しいデータセットを用いてベンチマーク可能な、複数の新しい機械学習タスクを通じて、MASSWの有用性を実証する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-10T15:19:09Z) - Quartet Logic: A Four-Step Reasoning (QLFR) framework for advancing
Short Text Classification [5.561563686684933]
短いテキスト分類(STC)は、現代デジタルプラットフォームで広く普及している短いが実質的な内容の処理と理解に不可欠である。
LLM(Large Language Models)とCoT(Chain-of-Thought)の出現により、複雑な推論タスクのパフォーマンスが大幅に向上した。
本稿では、Quartet Logic: A Four-Step Reasoning (QLFR)フレームワークについて紹介する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-06T08:28:20Z) - Competition-Level Problems are Effective LLM Evaluators [121.15880285283116]
本稿では,Codeforcesにおける最近のプログラミング問題の解決において,大規模言語モデル(LLM)の推論能力を評価することを目的とする。
まず,問題の発生時間,難易度,遭遇したエラーの種類など,様々な側面を考慮して,GPT-4の望ましくないゼロショット性能を総合的に評価する。
驚くべきことに、GPT-4のTheThoughtivedのパフォーマンスは、2021年9月以降、あらゆる困難と種類の問題に対して一貫して問題が減少するような崖を経験している。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-04T18:58:57Z) - LLM4Jobs: Unsupervised occupation extraction and standardization
leveraging Large Language Models [14.847441358093866]
本稿では,LLM4Jobsについて紹介する。LLM4Jobsは,大規模言語モデル(LLM)の職業的符号化能力を活用する,教師なしの方法論である。
合成および実世界のデータセット上で厳密な実験を行い、LLM4Jobsが教師なしの最先端ベンチマークを一貫して上回っていることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-18T12:22:00Z) - Proximal Policy Gradient Arborescence for Quality Diversity
Reinforcement Learning [14.16864939687988]
環境を徹底的に探求し、新しい多様なスキルを学ぶ、一般的に有能なエージェントを訓練することは、ロボット学習の長期的な目標である。
品質多様性強化学習(QD-RL: Quality Diversity Reinforcement Learning)は、両分野の最高の側面をブレンドする新興研究分野である。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-23T08:05:59Z) - Understanding Developers Well-Being and Productivity: a 2-year
Longitudinal Analysis during the COVID-19 Pandemic [20.958668676181947]
新型コロナウイルス(COVID-19)パンデミックの間、私たちは、幸福感、生産性、社会的接触、そしてソフトウェアエンジニアのニーズの変化について調査する。
例えば、ロックダウン対策が緩和されたことにより、社会的接触の幸福感と質が増加し、感情的な孤独感は低下した。
パンデミック末期の作業の将来に関する予備調査では、ハイブリット・ワーク・アレンジメント(ハイブリッド・ワーク・アレンジメント)の好みについて、開発者の間で合意が得られた。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-11-19T18:07:21Z) - Variational Empowerment as Representation Learning for Goal-Based
Reinforcement Learning [114.07623388322048]
本稿では,標準目標条件付きRL (GCRL) を目的変動エンパワーメントによってカプセル化する方法について論じる。
我々の研究は、ゴールベースRLで表現学習技術を評価し、分析し、開発する新しい基礎を築いた。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-06-02T18:12:26Z) - An Extensive Analytical Approach on Human Resources using Random Forest
Algorithm [0.0]
調査では、ワークライフの不均衡、低賃金、不均一なシフトなど、従業員がワークライフを変えることを考えることが示されました。
本稿では,異なる従業員パラメータを考慮したランダムフォレストアルゴリズムを用いたモデルを提案する。
hr部門がギャップを特定し、良好な従業員保持率で組織をスムーズに運営することを支援することで、従業員の維持を支援する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-05-07T07:35:23Z) - Artificial Intelligence for IT Operations (AIOPS) Workshop White Paper [50.25428141435537]
AIOps(Artificial Intelligence for IT Operations)は、マシンラーニング、ビッグデータ、ストリーミング分析、IT運用管理の交差点で発生する、新たな学際分野である。
AIOPSワークショップの主な目的は、アカデミアと産業界の両方の研究者が集まり、この分野での経験、成果、作業について発表することです。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-01-15T10:43:10Z) - Importance Weighted Policy Learning and Adaptation [89.46467771037054]
政治外学習の最近の進歩の上に構築された,概念的にシンプルで,汎用的で,モジュール的な補完的アプローチについて検討する。
このフレームワークは確率論的推論文学のアイデアにインスパイアされ、堅牢な非政治学習と事前の行動を組み合わせる。
提案手法は,メタ強化学習ベースラインと比較して,ホールドアウトタスクにおける競合適応性能を実現し,複雑なスパース・リワードシナリオにスケールすることができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-09-10T14:16:58Z)
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。