GCRI · Labs
Laboratoire sur l'avenir du travail
Work changes when technologies, contracts, skills and institutions change, and research on that change is often loud and weakly identified. This lab studies how automation, platform work, remote work, skills systèmes and workplace institutions reshape jobs and organisations, with designs that can tell a real effect from a trend. This page sets out the mechanisms, the measures, the data, the methods and the people who decide on the evidence.
Future of work lab on the record.
Future of work lab: how the risk develops.
Workforce and institutional change research. The dossier below sets out how the risk develops, what is measured, where the data come from, how it is modelled and who decides.
Tasks change before jobs
Technologies automate or augment specific tasks, not whole occupations. Jobs are rebundled, skill demands shift within roles, and the effect on employment depends on how firms reorganise work around the tool.
Exposure is not impact
Indices of which occupations are exposed to a technology describe potential, not outcome. Adoption, cost, regulation and bargaining decide what happens, so exposure indices need causal evidence before they inform policy.
Institutions mediate change
Collective agreements, training systèmes, protection sociale and labour law shape whether change raises productivity and wages or shifts risk onto workers. The same technology can produce different outcomes under different institutions.
Workplace trials carry power
Experiments inside firms involve employees who may not feel free to refuse. Consent, worker representation, data protection and a real right to opt out decide whether a workplace study is ethical and its results credible.
Stocks, flux, délais et un seuil de basculement.
Deux stocks, la pression et la capacité d'adaptation, reliés par une boucle de croissance qui se renforce, une réponse d'équilibrage retardée et des dommages quand la pression dépasse la capacité ; au-delà du seuil, le système peut basculer. Modèle pédagogique aux valeurs illustratives déclarées, pas une prédiction.
Commandes
- Croissance de la pression
- 6,0 % par an
- Efficacité de la capacité à réduire la pression
- 4,0 % par an
- Réponse de l'investissement à la pression perçue
- 20%
- Délai de perception
- 4.0 ans
- Seuil de basculement de la pression
- 60 index
- Amplification au-delà du seuil
- 2,0 fois
- Années simulées
- 50 ans
Relevés
- Pression maximale
- 113 index
- Capacité à la fin
- Indice 186
- Années au-dessus du seuil
- 15,8 ans
Chiffres, méthodes et sources
| Année | Pression | Capacité | Perçu |
|---|---|---|---|
| 0 | 20.0 | 50.0 | 20.0 |
| 4 | 23.3 | 44.9 | 21.2 |
| 8 | 27.2 | 42.2 | 24.0 |
| 12 | 31.7 | 42.3 | 27.7 |
| 16 | 36.8 | 45.5 | 32.2 |
| 20 | 42.3 | 51.5 | 37.2 |
| 24 | 47.9 | 60.3 | 42.6 |
| 28 | 53.2 | 71.3 | 48.0 |
| 32 | 57.8 | 84.3 | 53.1 |
| 36 | 66.4 | 98.4 | 58.4 |
| 40 | 82.7 | 115.9 | 69.7 |
| 44 | 97.8 | 139.7 | 83.8 |
| 48 | 109.1 | 169.4 | 97.3 |
Méthodes
- Dynamique des systèmes Forrester (1961), Industrial Dynamics, MIT Press; Sterman (2000), Business Dynamics
- Transitions critiques et points de bascule Scheffer and others (2009), Early-warning signals for critical transitions, Nature 461
- Diagramme de boucles causales Sterman (2000), Business Dynamics, McGraw-Hill
- Éventail d'incertitude (Monte Carlo sur les paramètres) Spiegelhalter, Pearson et Short (2011), Visualising uncertainty about the future, Science 333
- Sensibilité un facteur à la fois (tornade) Saltelli and others (2008), Global Sensitivity Analysis: The Primer, Wiley
Données
No observed data enters this model: it runs on the teaching values set by the controls, to be replaced with a programme’s own evidence.
Sur les six piliers, sous la conduite de Nexus Consortium
- Expériences Labs dans Labs
- Intégré Labs dans Foundry
- Testé à Labs dans Universe
- Codifié dans Données et preuves dans Standards
- Publié dans Labs dans Reports
- Enseigné dans Faculté des sciences du risque et des méthodes dans Academy
The work lab studies change in each domain’s workforce.
Findings feed the série Labs Evidence. The ILO’s 2023 working paper sets out exposure measures.
- Workplace study sites.
- Worker accounts with consent.
How future of work lab is modelled, measured and tested.
Le modèle, ses hypothèses, ses données et son incertitude, sous la forme qu'un scientifique ou un ingénieur vérifierait. Les structures suivent des méthodes publiées. Les valeurs représentées sont illustratives, ce ne sont pas des résultats.
Modèle, équations et hypothèses
The model structure used for future of work lab, the assumptions it makes and how each is tested.
Ri = f(Hi, Ei, Vi, Ci)aléa, exposition, vulnérabilité et capacité à faire faceEAL = ∑k pk · Lksur les événements k de probabilité annuelle pkxt+1 = A xt + B ut + εtA carries the couplings, u the shock, ε the error| Hypothèse | Pourquoi il est réalisé | Comment il est testé |
|---|---|---|
| Aléa et exposition sont indépendants au sein d'un événement | Garde l'intégrale des pertes calculable | Comparer avec un ajustement de copule sur des relevés conjoints |
| Les couplages sont linéaires près du point de fonctionnement | Laisse les chocs se propager à travers A | Perturber au-delà de la plage linéaire et comparer |
| Les courbes de vulnérabilité se transposent d'un lieu à l'autre | Les courbes locales sont rarement disponibles | Valider par rapport aux pertes observées lorsqu'elles existent |
- Entrées
- jeux de données versionnés avec provenance
- Productions
- des distributions, jamais des nombres isolés
- Code
- publié avec la fiche de modèle et les tests
- Reproduction
- mêmes données, code, environnement et graine
Ce qui est mesuré, et avec quelle qualité.
Chaque indicateur porte son unité, sa périodicité, le type de source qui le sous-tend et l'étiquette de preuve que porterait une valeur. Aucune valeur n'est affichée : un programme les fournit sous sa propre autorité.
| Indicateur | Unité | Fréquence | Type de source | Étiquette |
|---|---|---|---|---|
| Task exposure index | dimensionless index by occupation | annuel | Task databases mapped to technology capability | MODÉLISÉ |
| Firm adoption of the studied technology | percent of firms | annuel | Enterprise surveys | ESTIMÉ |
| Adult skills proficiency | score on the survey scale | per survey cycle | OECD Survey of Adult Skills | OBSERVÉ |
| Job quality index | composite index | per survey cycle | Working conditions surveys | ESTIMÉ |
| Participation in job-related training | percent of adults | annuel | Labour force and adult education surveys | Statistiques publiées |
| Pre-analysis plans for workplace trials | percent of trials registered before launch | annuel | AEA RCT Registry | Statistiques publiées |
| Worker representatives consulted | percent of workplace studies | par étude | Study ethics records | DÉCLARÉ |
D'où proviennent les données probantes.
Jeux de données publics et registres institutionnels nommés, chacun avec sa catégorie de licence. Les sources fournies dans le cadre d'accords ne sont utilisées que selon leurs conditions et ne sont jamais republiées.
| Sources | Ce qu'elle apporte | Catégorie de licence |
|---|---|---|
| ILOSTAT (International Labour Organization) | Employment, hours, wages and informality by country | Free and open, CC BY |
| OECD Survey of Adult Skills (PIAAC) | Literacy, numeracy and problem solving of adults, with job tasks | OECD terms; microdata by release |
| O*NET (US Department of Labor) | Task, skill and work activity descriptors by occupation | Open, CC BY |
| ESCO (European Commission) | Multilingual classification of skills, competences and occupations | Libre et ouvert, attribution |
| European Working Conditions Survey (Eurofound) | Job quality, autonomy, work intensity and representation | Free for research, end-user licence |
| AEA RCT Registry (American Economic Association) | Registered field experiments and pre-analysis plans in economics | Free access, terms of use |
| National labour force surveys | Employment, occupation and training microdata | Terms per statistical office |
Qui décide, et à quoi servent les données probantes.
Laboratoires prepares evidence. The decisions below are taken by the authorities named, under their own rules, and never by the platform.
| Qui décide | La question | Données probantes servies par cette page |
|---|---|---|
| Labour ministries and public employment services | Which training and transition programmes to fund or scale | Impact evaluations with credible comparison groups, cost data, effects by group |
| Employers and worker representatives | Whether and how to introduce a technology, with what consultation and safeguards | Pilot evaluation, task and job-quality effects, data protection assessment |
| Research ethics committees | Whether a workplace experiment protects voluntariness and personal data | Consent design, opt-out route, representation agreement, data minimisation |
| Bailleurs de fonds de la recherche | Which questions on work and technology merit sustained funding | Evidence gaps mapped by strength of design, not by volume of commentary |
Résultats que produit ce thème
- Pre-analysis plans for workplace and labour market trials
- Occupational task maps linked to technology capability, with the method stated
- Evaluations of training and transition programmes with the identification strategy stated
- Ethics and consultation records for studies inside workplaces
What experts ask about changing work.
- Which tasks within an occupation are changing, rather than which jobs disappear?
- Who bears the costs of transition, by region, age, sex, sector and skill level?
- Which training, matching and income-support measures actually change outcomes?
- How do institutions such as schools, unions, employers and public employment services adapt?
- How do heat, disasters and supply disruptions affect work and safety?
The forces reshaping work.
Economists analyse technological change at the level of tasks. A technology may substitute for some tasks, complement others and create new ones; the net effect on an occupation depends on the mix and on how employers reorganise work. Automation and AI tend to affect routine cognitive and manual tasks first, but recent tools also reach into tasks once thought to require judgement.
Other forces act alongside technology. Ageing populations change labour supply and care needs. changement climatique raises heat exposure for outdoor and industrial workers and shifts employment between sectors during energy transitions. Trade and supply-chain disruptions can concentrate job losses in particular places, where the effects persist for years.
Institutions shape outcomes. The same technology can produce very different results depending on training systèmes, labour law, protection sociale and bargaining arrangements.
Evidence and its limits.
- 01
Task and occupation data
Classifications of work activities linked to employment data. They lag behind real change and vary between countries.
- 02
Labour force and administrative records
Surveys and registers tracking employment, earnings and transitions. Access is often restricted and linking sources raises privacy questions.
- 03
Évaluation d'impact
Randomised and quasi-experimental studies of training and matching programmes using inférence causale. Results may not transfer across labour markets.
- 04
Workplace experiments
Controlled trials of new tools or practices inside organisations, under consent and ethics review.
Forecasts of jobs lost or created are highly sensitive to assumptions and are not presented as predictions. The lab reports scenarios with their assumptions.
Comment c'est étudié, et ce que les méthodes ne peuvent pas dire.
- 01Inférence causale et évaluation d'impactProjets pilotes randomisés et déploiements échelonnés · Évaluation quasi expérimentale des programmesAppliqué ici
- 02Probabilités et statistiquesPlanification de la taille d'échantillon et de la puissance · Méta-analyse avec évaluation des biaisAppliqué ici
- 03Intelligence artificielle et apprentissage automatiqueTri assisté pour les revues systématiques · Modèles de substitution pour orienter les expériencesAppliqué ici
- 04Quantification de l'incertitude et validation des modèlesBudgets d'incertitude de mesure · Analyse de sensibilité des modèles de simulationAppliqué ici
Where this page’s references lead.
Les organismes et documents à l'aune desquels cette page se lit. Les statuts et éditions changent ; chaque lien mène à l'organisme émetteur.
Questions et réponses.
Does exposure to automation mean jobs will be lost?
Why register a pre-analysis plan for a field experiment?
Can employees refuse to take part in a workplace study?
Does the lab predict how many jobs will be lost to AI?
Can an employer run a workplace trial with the lab?
How does this lab differ from the Future of Work and Skills platform?
Apportez des éléments de preuve depuis cette page.
Rapports is the Consortium’s quarterly publication. What you know about this subject can become evidence, a case or a correction in the next edition, credited to you and published under CC BY 4.0 where it is your own work.
- E-mailPasserelle GW-GCRIL'envoyer depuis cette pageUne preuve, une correction, un cas, une méthode, un examen, une traduction ou un apport au profil. Elle arrive étiquetée avec cette page, afin que le rédacteur responsable la reçoive.
- ZenodoDépôt ouvertLe déposer et le soumettre à la communautéPubliez votre propre fiche sur Zenodo avec votre identifiant ORCID, puis soumettez-la à la communauté Reports qui s'y trouve. Des curateurs l'examinent ; le DOI reste le vôtre.
- RapportsGCRIVoir toutes les façons de contribuerLes types de contribution, la manière dont chacune est examinée, la reconnaissance accordée, la licence et ce qui n'est jamais accepté.
N'envoyez jamais de données personnelles, de détails sensibles sur des infrastructures ni rien que vous n'avez pas le droit de communiquer. Une contribution est examinée avant utilisation ; son envoi ne confère ni qualité d'auteur ni droits éditoriaux, et un parrainage n'achète jamais une conclusion.
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Documents juridiques.
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