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员工 eOPF 访问权限
通过电子邮件通知将文件添加到 eOPF。当文件添加到员工的 eOPF 时，员工将收到电子邮件通知。如果您有政府电子邮件地址，则该地址已在您的 eOPF 记录中更新。没有政府电子邮件地址的员工可以联系其服务 CPAC 或 NAF HRO，以提供个人电子邮件地址，以便通知。
2024-01 MTA 员工提交伪造的 COVID-19 ...
2022 年 1 月 27 日，DeVuono、另一名护士和 WCP 的一名接待员（统称被告）因重罪指控被捕，并在 DeVuono 的家中执行了搜查令。DeVuono 随后被起诉。2023 年 9 月 15 日，DeVuono 对一项二级洗钱罪、一项二级伪造罪和一项一级提供虚假文书罪表示认罪。在认罪期间，DeVuono 承认，从 2021 年 6 月 15 日到 2022 年 1 月 27 日，她和她的同案被告向所谓的患者出售伪造的 COVID-19 卡，表明接种了 COVID-19 疫苗，但实际上并未接种疫苗，此后他们向纽约州免疫信息系统 (NYSIIS) 输入了虚假信息，称患者已接种疫苗。2
AI发现可以提高员工工作经验
计算机和软件以其能力以比人类更精确，速度和一致性执行某些任务的能力改变了经济。，尽管传统计算方面取得了重大进展，但一些工作场所活动（写电子邮件，分析数据或创建演示文稿）很难编纂并且已经违反了计算机化。
与绩效和采用率相关的AI的员工信任
员工在这些不同的信任配置下表现出不同的行为：有些通过详细介绍其数字足迹，而另一些人则从事操纵，限制或撤回它们。这些行为触发了“恶性循环”，其中有偏见和不平衡的数据输入降低了AI的性能，进一步侵蚀了信任并拖延了采用。
员工更多地遵守人类的不道德指示，而不是AI主管：补充机器学习的实验证据
摘要人工智能（AI）在组织中的作用从从执行常规任务到监督人类雇员的根本上改变了。虽然先前的研究重点是对此类AI主管的规范看法，但员工对他们的行为反应仍未得到探索。我们从关于AI厌恶和赞赏的理论中汲取了理论，以应对该领域内的歧义，并调查员工是否以及为什么遵守人类或AI主管的不道德指示。此外，我们确定了影响这种关系的员工特征。为了告知这一辩论，我们进行了四个实验（总n = 1701），并使用了两种最先进的机器学习算法（因果林和变形金刚）。我们始终发现，与人类监督相比，员工对AI的不道德指示更少。此外，个人特征（例如遵守没有异议或年龄的趋势）构成了重要的边界条件。此外，研究1还确定了主管的感知思维是一种解释机制。，我们通过在两项预注册的研究中通过实验操作来对该介体进行进一步的见解，通过操纵两个AI（研究2）和两个人类主管之间的思维（研究3）。在（预注册）研究4中，我们在激励实验环境中复制了AI主管对AI主管的不道德指示的阻力。我们的研究对人类行为的“黑匣子”对AI主管，尤其是在道德领域中的“黑匣子”产生了见解，并展示了组织研究人员如何使用机器学习方法作为强大的工具来补充实验研究，以创造出更加细粒度的见解。
医疗保健工人的意图是接受Covid-19-19疫苗和犹豫的原因：疫苗分销前夕对16,158名卫生系统员工的调查
§建议贡献同样抽象的医疗保健工人（HCWS），以获得有限的Covid-19疫苗的首先优先级。他们还被确定为Covid-19-19疫苗接受的潜在大使，有助于确保有足够的犹豫的公众接受Covid-19-19-tace疫苗以实现人群的免疫力。但HCW本身在其他情况下显示疫苗犹豫，并且对美国HCW的少数调查，即接受Covid-19-19疫苗报告的接受率仅为28％至34％。但是，在11月中旬公告第一次COVID-19-19-19-19月中旬公告以及在12月发出两次紧急使用授权（EUA）之后，HCW接受是否保持较低。我们报告了一项由宾夕法尼亚州大型卫生系统管理的2020年12月调查结果（n = 16,158；回应率为61％），以确定其雇员在向他们提供疫苗时接受疫苗的意图。在面向患者和其他角色的个人的混合样本中，有55％的人决定在提供时接受Covid-19-19疫苗，16.4％的人不会，而28.5％的人报告不确定。在整个医院校园，面向患者的角色和其他HCW之间或工作部门或工作部之间的反应分布几乎没有变化。我们观察到的COVID-19疫苗接受率较高，可能反映了我们调查的框架和时机。在犹豫不决的受访者中，绝大多数（90.3％）报告了对未知风险和数据不足的担忧。在此之后完成调查的受访者中，有79％的人打算接受Covid-19疫苗（n = 1155）。其他常见的担忧包括已知的副作用（57.4％），并希望等到他们看到与他人的情况（44.4％）。我们观察到自我报告的意图是在FDA咨询委员会投票赞成推荐EUA之后接受COVID-19-19的意图。尽管仅具有暗示性，但这种趋势提供了希望，即HCW的Covid-19疫苗接受率可能更高，并且也许是普通公众比假设的调查结果所表明的。
专业倦怠对公司员工满意度的影响
倦怠是一种普遍存在的状况，会影响各个部门的员工，这不仅对个人，而且对组织也带来了不利的结果。由Maslach等人定义。（1996），倦怠包括三个主要维度：情绪疲惫，人格化和个人成就感减少。这些维度有助于员工心理和身体健康的恶化，通常导致工作满意度，组织承诺和整体工作绩效下降。随着工作场所的需求不断增加，员工满意度在组织研究中的重要性的重要性，了解倦怠与工作满意度之间的联系对于创造可持续和健康的工作环境至关重要。
Singh，A。和Tiwari，V。K.（2023）。人前额叶皮层发育过程中瞬时细胞状态的转录网络。分子的边界
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员工对数字化转型战略的接受程度
借助 Skywise，空客通过其新颖的平台 BM 创造了价值和新产品。例如，空客利用 AI 工具分析数据，旨在进行预测性维护、提高燃油效率和提高乘客安全。2 最终，使用数字工具收集和分析数据以及创建平台 BM 通过提高运营效率、可靠性和安全性为空客创造了价值。此示例说明了制造业企业如何使用 DT 来创新产品、改进业务和制造流程以及创建新的 BM。然而，尽管有一些成功的 DT 例子，但传统制造公司在成功实施其 DT 战略方面往往举步维艰（Gregory 等人，2015 年），“该战略旨在协调、优先考虑和实施前数字化组织的转型工作”（Chanias 等人，2019 年；第 17 页）。因此，DT 战略定义了组织中 DT 计划的范围和目标。由于这些举措往往雄心勃勃，旨在实现彻底的组织创新（Moschko 等人，2023 年），就像空客的例子一样，很大一部分 DT 举措都未能实现最初的目标，也就是说，它们最终只是渐进式优化，而不是（BM）创新（Moschko 等人，2023 年；Smith & Beretta，2021 年）。虽然人们普遍认为 DT 的失败率很高，也就是说，DT 举措远远没有达到其目标，但 Wade 和 Shan（2020 年）进行的一项荟萃分析得出的结论是，87.5% 的 DT 失败了，这也意味着与传统的组织变革相比，失败率更高。尽管 DT 失败的原因是多方面的（例如不切实际的期望、范围有限、管理不善和文化障碍），但 Wade 和 Shan（2020）解释说，文化挑战是 DT 战略失败的主要原因，因为管理者低估了文化障碍（Wade & Shan，2020），并指出员工在 DT 中的作用。这种低估也反映在与 DT 管理相关的研究中。这令人惊讶，因为 DT 战略需要依靠员工的支持来实施（Schneider & Sting，2020），而