技术和算法越来越多地渗透到日常工作的管理中,特别表现出在员工控制中的巨大潜力。为了深入探索算法控制对员工对数字传输背景下改变态度的态度的影响,这项研究以角色理论为基础,并深入了解算法控制的概念,构建了一个调解模型,包括算法,算法,责任控制,员工的承诺,雇员的承诺,以改变和变化。利用在线和离线问卷调查方法中,本研究验证了算法控制对就业对变革及其基础途径的态度的影响。研究结果表明,算法控制大大加剧了员工的角色压力,随后提高了他们对变革的抵抗力,并相应地减少了他们对变革的承诺。这项研究不仅为组织环境中算法控制的研究开辟了新的理论观点,而且还为努力实施科学问题的组织提供了宝贵的实践指导。
映射边界研究是ERC科学委员会的一项倡议,旨在证明ERC支持的好奇心驱动的研究是如何为我们理解关键问题的原因。这份报告是可持续未来的变革性变革,它借鉴了过去十年中由ERC资助的300多个项目,每种项目都有助于理解我们社会所需的深刻转变,以应对气候和自然的危机。尽管我们面临的挑战是前所未有的,但这项研究表明,它们还通过保护生物多样性和与自然合作,创新并建立新的社会团结形式来为社会提供发展和繁荣的机会,从而促进健康的社区,促进健康的社区和强大而稳定的经济未来。
摆脱化石燃料的困扰 ........................................................................................................................................................................................................................................ 22 照亮道路 ....................................................................................................................................................................................................................................................... ....................................................................................................................................................................................... ....................................................................................................................................................................................... ....................................................................................................................................................................................... 22 照亮道路 ....................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................... ....................................................................................................................................................................................................... 24 全面升级.................... ... 28 运营和维护 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ................. ... . ... ... 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 39
短期内,风险概率最高的行业(占总数的 55%,见图 2)落在 IT 行业。这反映了该行业的“先行者”地位——毕竟,IT 行业正在开发 AI 技术,并且是第一个将其广泛应用的行业。我们将在本文后面讨论 AI 在编码中的应用。政府和教育是第二大风险来源,反映了 AI 技术在公共和教育领域的广泛使用。第三是媒体和通信,这两者都是由于其高使用潜力;以及遗留知识产权 (IP) 问题,我们将在本文后面专门讨论。能源和公用事业部门的事故严重程度最高,反映了基础设施的关键性质,即使发生频率较低。卫生和制药是受影响第二严重的行业,因为这个受到严格监管的行业存在潜在风险。16