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生成AI对批判性思维的影响
知识工作流程中生成AI（Genai）的兴起引发了有关其对批判性思维技能和实践的影响的问题。我们调查319个知识工作者以调查1）使用Genai时何时以及如何看待批判性思维的启发，以及2）何时以及为什么吉代影响他们这样做的努力。参与者分享了936个在工作任务中使用Genai的第一手示例。量化，在考虑任务和用户特定的因素时，用户对Genai的特定任务自信和信心可以预测是否制定了批判性思维以及在Genai辅助任务中的努力。具体来说，对Genai的较高信心与不太批判性的思维相关，而更高的自信与更批判性的思维有关。定性，Genai将批判性思维的性质转移到信息验证，响应整合和任务管理方面。我们的见解揭示了为知识工作开发Genai工具的新设计挑战和机会。
生成AI对批判性思维的影响
知识工作流程中生成AI（Genai）的兴起引发了有关其对批判性思维技能和实践的影响的问题。我们调查319个知识工作者以调查1）使用Genai时何时以及如何看待批判性思维的启发，以及2）何时以及为什么吉代影响他们这样做的努力。参与者分享了936个在工作任务中使用Genai的第一手示例。量化，在考虑任务和用户特定的因素时，用户对Genai的特定任务自信和信心可以预测是否制定了批判性思维以及在Genai辅助任务中的努力。具体来说，对Genai的较高信心与不太批判性的思维相关，而更高的自信与更批判性的思维有关。定性，Genai将批判性思维的性质转移到信息验证，响应整合和任务管理方面。我们的见解揭示了为知识工作开发Genai工具的新设计挑战和机会。
卡车司机对驾驶帮助的技术接受...
驾驶助手通过预防事故和改善工人的福祉，为运输物流创新提供了机会。但是，与技术互动的相关过渡改变了工作任务的范围和驱动因素对工作场所的看法。在这种静脉中，驾驶助手并不总是被积极地观察和停用。使用一种定量研究方法，即在德国卡车司机之间进行在线调查（n = 142），通过PLS-SEM和调解分析测试了基于技术接受模型和创新扩散理论的理论框架。因此，使用援助系统及其接受度主要是由社会规范，功能和可审动性驱动的。这项研究通过研究行为因素（例如认知偏见和社会偏好），影响和阻碍与援助系统的互动的行为因素，为行为运营管理论述做出了贡献。进一步提供了管理和政策建议，以改善运输物流中的工作设计和高级使用的相关激励措施。
人工智能 VS 设计师：人工智能对设计实践的影响
摘要。技术进步，包括利用人工智能 (AI) 提供的可能性，已成为具有战略重要性的领域和经济发展的关键驱动力。如今，人工智能已融入各种经济体，设计行业也不例外：人工智能正越来越多地应用于设计产品和服务的开发。然而，随着技术突破迅速改变人类与机器和算法执行的工作任务之间的界限，全球劳动力市场正在发生重大转变。这就提出了一个问题：这些变化如何影响设计师未来的工作，并将继续影响设计师的工作？设计师需要哪些技能才能开始或继续从事该行业？本文旨在进行荟萃分析，总结人工智能对设计师职业活动影响的研究，并测试基于人工智能的设计解决方案的能力和结果。研究方法——理论——文献和互联网资源的研究和分析；实证——案例研究，分析基于人工智能的设计解决方案的可能性和结果。关键词：人工智能、设计师、未来、案例研究。
比较制造业工人在执行以周期性和非周期性工作为主的任务时的上臂和躯干运动
肌肉骨骼疾病 (MSD) 在制造业工人中很常见。制造业工人中与 MSD 相关的非中立姿势和高移动速度的暴露可能取决于所执行工作任务的变化程度（即主要是“周期性”与“非周期性”工作）。本研究的目的是 (i) 比较执行以周期性任务为主 (n=18) 和非周期性任务 (n=17) 的制造业工人基于姿势和移动速度的全班暴露汇总指标的平均水平，以及 (ii) 探索工人之间和工人内部暴露差异的模式以及每组内每分钟（班次内）暴露水平和变化。惯性传感器用于测量每个参与者最多 15 个完整班次的暴露。结果表明：(i) 尽管姿势相似，但执行以周期性任务为主的工人的上臂和躯干运动速度明显高于执行非周期性任务的工人；(ii) 非周期性组工人之间和工人内部的暴露差异更大。
机器学习与劳动力市场
我们汇总了加拿大加拿大劳动力统计调查（LFS）问题奈雷斯的八年数据。使用机器学习的适用性（SML）量度用于检查机器学习的职业接触。使用美国（US）O*NET数据库开发，SML估计了机器可以学习特定工作任务的操作和输出的程度。基于O*的SML分数根据其匹配属性映射到加拿大国家职业分类代码。通过这种方法，我们对职业进行了高度机器学习曝光（SML分数的前10个百分位数）和低MA Chine学习曝光（SML分数的最低10％）。，我们对加拿大工人数量进行了加权估计，该职业的机器学习暴露或机器学习较低。性别分层的模型，以估计教育程度，小时工资和职业工作技能，培训和经验要求以及在男女高或低机器学习暴露职业中就业的可能性。
ADOS 职位空缺公告 USPFO 25-001
对弹药供应点（ASP）的主要职责和责任监督负责为所有支持操作提供领导，行政指导。监督工作任务和人员行动，包括通过定期检查和对主题专家的审核以及指定的质量保证专家（弹药监视）来验证所有ASP文档。专业资格要求必须完成并通过DD 7708个人可靠性和筛选评估。必须能够获得并维护NAC安全许可。候选人必须在公司，营或旅级别的单位领导职位上进行以前的任务；即排长/中士，第一军士，高级运营官/NCO。具有组织下属作业的能力，估计特定工作所需的材料和人力；能够解释手册和工作程序；并准备生产记录，工作记录和报告。提交申请人的说明至少必须提交以下文件：如果您的数据包缺失了必需的项目，则由于缺乏信息而将其退还给申请人：（请不要使用Binders）
怀孕和工作指南-afoem.pdf - RACP
简介 怀孕是一种正常的生理状态，在此期间大多数女性身体健康。然而，这些正常的生理变化有时会影响母亲在怀孕过程中承担部分工作任务的能力。此外，虽然怀孕是一个正常过程，大多数女性受到不良影响的风险较低，但与未怀孕的人相比，这些风险并非为零。此外，虽然工作场所中特定工人面临的危害和风险可能没有科学或医学意义，但人们可能会认为他们的工作对他们生下正常健康婴儿的能力构成重大威胁。任何政策都必须考虑这些信念背后的社会或文化因素。那些希望怀孕或已经怀孕并有顾虑的员工必须得到充分解决，无论实际风险水平如何。此外，发育中的胎儿可能会面临一些原本可以安全管理的工作场所危害或工作场所中对成年人无害的问题造成的伤害风险增加。工作场所应解决所有这些问题，以支持怀孕员工并履行其职业健康和安全以及反歧视义务。要点
客户投诉管理平台的 AI 和 NLP
组织和公司通常必须处理来自客户的大量消息（通常是投诉）。因此，由于资源有限，手动阅读并正确回复每条消息可能很麻烦且不可行。因此，自动分析传入消息、按主题分类并提取相关信息的软件解决方案可能会有所帮助。具体而言，这个问题是作为公共资助研究项目（SmartAIwork，2019）的一部分解决的，该项目旨在帮助公司使用人工智能算法实施应用程序。该项目研究了在投诉管理领域工作的服务员工如何通过软件和人工智能在日常工作任务中获得最佳支持。为此，对一家公共交通公司的员工（尽管这些概念并不特定于该领域）进行了询问并陪同他们现有的流程。客户的询问和投诉大多在呼叫中心接收，然后通过电子邮件转发给工作人员。其他渠道包括电子邮件和投诉卡。这立即表明需要大量的人工工作，并且会发生许多媒体中断。工作人员将投诉复制到他们现有的系统中，然后给客户写一份单独的回复。
日常自动化体验：研究议程
自动化正在渗透到日常生活的方方面面。这表现为终端用户有越来越多的机会将决策权交给家用电器，将控制权交给汽车，乘坐自动列车，或在自助结账商店购物。在人工智能的支持下，新兴的自动化服务越来越接近人类的认知功能，因为它们正在整合基于处理大量信息集的分析和决策 [ 48 ]。为了预见这些新兴技术将对我们的生活领域产生的广泛影响，有必要进行反思和系统性的考虑，以充分利用它们在用户体验方面的潜力。虽然自动化方面有着悠久的人为因素研究传统，但学者们长期以来一直专注于为受过训练的人员（如控制中心操作员或飞行员）提供高度专业化的专业工作任务。随着交通、家庭自动化和零售等领域的技术创新和新用例的出现，为更广泛人群设计自动化的目标变得更加重要。因此，自动化技术向日常生活的转变使“初级用户”的体验成为关注的焦点。本期特刊包含 CHI 2019 和 CHI 2020 两个研讨会的精选科学贡献