GCRI · Labs
काम का भविष्य प्रयोगशाला
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 प्रणालियाँ 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 प्रणालियाँ, सामाजिक सुरक्षा 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.
स्टॉक, प्रवाह, विलंब और एक टिपिंग सीमा।
दो भंडार, दबाव और अनुकूली क्षमता, एक सुदृढ़कारी वृद्धि लूप, एक विलंबित संतुलनकारी प्रतिक्रिया और दबाव के क्षमता से आगे निकलने पर होने वाली क्षति से जुड़े हैं; सीमा पार करने पर प्रणाली पलट सकती है। बताए गए उदाहरण मानों वाला शिक्षण मॉडल, भविष्यवाणी नहीं।
नियंत्रण
- दबाव की वृद्धि
- प्रति वर्ष 6.0%
- दबाव कम करने में क्षमता की प्रभावकारिता
- प्रति वर्ष 4.0%
- अनुभूत दबाव पर निवेश प्रतिक्रिया
- 20%
- बोध में देरी
- 4.0 वर्ष
- दबाव की टिपिंग सीमा
- 60 सूचकांक
- सीमा के पार प्रवर्धन
- 2.0 गुना
- अनुकरण किए गए वर्ष
- 50 वर्ष
पाठ्यांक
- अधिकतम दबाव
- 113 सूचकांक
- अंत में क्षमता
- 186 सूचकांक
- सीमा से ऊपर के वर्ष
- 15.8 वर्ष
संख्याएँ, विधियाँ और स्रोत
| वर्ष | दबाव | क्षमता | अनुभूत |
|---|---|---|---|
| 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 |
पद्धतियाँ
- सिस्टम डायनेमिक्स Forrester (1961), Industrial Dynamics, MIT Press; Sterman (2000), Business Dynamics
- क्रांतिक संक्रमण और टिपिंग बिंदु Scheffer and others (2009), Early-warning signals for critical transitions, Nature 461
- कारणात्मक लूप आरेख Sterman (2000), Business Dynamics, McGraw-Hill
- अनिश्चितता पंखा (प्राचल मोंटे कार्लो) Spiegelhalter, Pearson and Short (2011), Visualising uncertainty about the future, Science 333
- एक-एक करके संवेदनशीलता (टॉरनेडो) Saltelli and others (2008), Global Sensitivity Analysis: The Primer, Wiley
डेटा
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.
छह स्तंभों में, Nexus Consortium के नेतृत्व में
- प्रयोग Labs में Labs
- में निर्मित Foundry में Labs
- परीक्षण स्थल Universe में Labs
- में संहिताबद्ध Standards में डेटा और साक्ष्य
- में प्रकाशित Reports में Labs
- में पढ़ाया जाता है Academy में जोखिम विज्ञान और पद्धतियाँ संकाय
The work lab studies change in each domain’s workforce.
Findings feed the Labs साक्ष्य शृंखला. 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.
मॉडल, उसकी मान्यताएँ, उसका डेटा और उसकी अनिश्चितता, उस रूप में जिसे कोई वैज्ञानिक या अभियंता जाँचेगा। संरचनाएँ प्रकाशित पद्धतियों का अनुसरण करती हैं। लिए गए मान उदाहरणात्मक हैं, निष्कर्ष नहीं।
मॉडल, समीकरण और मान्यताएँ
The model structure used for future of work lab, the assumptions it makes and how each is tested.
Ri = f(Hi, Ei, Vi, Ci)संकट, जोखिम-संपर्क, भेद्यता और सामना करने की क्षमताEAL = ∑k pk · Lkवार्षिक प्रायिकता pkxt+1 = A xt + B ut + εtA carries the couplings, u the shock, ε the error| धारणा | यह क्यों बनाया जाता है | इसका परीक्षण कैसे होता है |
|---|---|---|
| एक घटना के भीतर संकट और जोखिम-संपर्क स्वतंत्र हैं | नुकसान समाकलन को हल करने योग्य रखता है | संयुक्त अभिलेखों पर कोपुला फ़िट से तुलना करें |
| संचालन बिंदु के पास युग्मन रैखिक हैं | झटकों को A के माध्यम से फैलने देता है | रैखिक सीमा से आगे विक्षोभ दें और तुलना करें |
| भेद्यता वक्र स्थानों के बीच स्थानांतरित होते हैं | स्थानीय वक्र शायद ही कभी उपलब्ध होते हैं | जहाँ प्रेक्षित हानियाँ मौजूद हों, उनके विरुद्ध सत्यापन करें |
- इनपुट
- उद्गम के साथ संस्करणबद्ध डेटासेट
- परिणाम
- वितरण, कभी एकल संख्याएँ नहीं
- Code
- मॉडल कार्ड और परीक्षणों के साथ जारी
- पुनरुत्पादन
- वही डेटा, कोड, परिवेश और सीड
क्या मापा जाता है, और कितनी अच्छी तरह।
प्रत्येक संकेतक अपनी इकाई, आवृत्ति, उसके पीछे के स्रोत का प्रकार और वह साक्ष्य लेबल वहन करता है जो किसी मान पर होगा। कोई मान नहीं दिखाए जाते: कोई कार्यक्रम उन्हें अपने अधिकार के तहत प्रदान करता है।
| संकेतक | इकाई | लय | स्रोत प्रकार | लेबल |
|---|---|---|---|---|
| Task exposure index | dimensionless index by occupation | वार्षिक | Task databases mapped to technology capability | मॉडल-आधारित |
| Firm adoption of the studied technology | percent of firms | वार्षिक | Enterprise surveys | अनुमानित |
| Adult skills proficiency | score on the survey scale | per survey cycle | OECD Survey of Adult Skills | प्रेक्षित |
| Job quality index | composite index | per survey cycle | Working conditions surveys | अनुमानित |
| Participation in job-related training | percent of adults | वार्षिक | Labour force and adult education surveys | प्रकाशित सांख्यिकी |
| Pre-analysis plans for workplace trials | percent of trials registered before launch | वार्षिक | AEA RCT Registry | प्रकाशित सांख्यिकी |
| Worker representatives consulted | percent of workplace studies | प्रति अध्ययन | Study ethics records | घोषित |
साक्ष्य कहाँ से आता है।
नामित सार्वजनिक डेटासेट और संस्थागत अभिलेख, प्रत्येक अपने लाइसेंस वर्ग के साथ। समझौते द्वारा प्राप्त स्रोतों का उपयोग केवल उनकी शर्तों के तहत होता है और कभी पुनः प्रकाशित नहीं किया जाता।
| स्रोत | यह क्या देता है | लाइसेंस वर्ग |
|---|---|---|
| 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 | निःशुल्क और खुला, श्रेय सहित |
| 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 |
कौन निर्णय लेता है, और साक्ष्य किसकी सेवा करता है।
लैब prepares evidence. The decisions below are taken by the authorities named, under their own rules, and never by the platform.
| निर्णय कौन लेता है | प्रश्न | यह पृष्ठ जिस साक्ष्य की सेवा करता है |
|---|---|---|
| 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 |
| अनुसंधान वित्तपोषक | Which questions on work and technology merit sustained funding | Evidence gaps mapped by strength of design, not by volume of commentary |
इस विषय से उत्पन्न आउटपुट
- 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. जलवायु परिवर्तन 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 प्रणालियाँ, labour law, सामाजिक सुरक्षा 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
प्रभाव मूल्यांकन
Randomised and quasi-experimental studies of training and matching programmes using कारणात्मक अनुमिति. 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.
इसका अध्ययन कैसे होता है, और पद्धतियाँ क्या नहीं बता सकतीं।
- 01कारणात्मक अनुमान और प्रभाव मूल्यांकनयादृच्छिक प्रायोगिक परीक्षण और चरणबद्ध क्रियान्वयन · अर्ध-प्रायोगिक कार्यक्रम मूल्यांकनयहाँ लागू
- 02प्रायिकता और सांख्यिकीनमूना आकार और सांख्यिकीय शक्ति योजना · पूर्वाग्रह आकलन के साथ मेटा-विश्लेषणयहाँ लागू
- 03कृत्रिम बुद्धिमत्ता और मशीन लर्निंगव्यवस्थित समीक्षाओं के लिए सहायता-प्राप्त स्क्रीनिंग · प्रयोगों के मार्गदर्शन के लिए सरोगेट मॉडलयहाँ लागू
- 04अनिश्चितता परिमाणन और मॉडल सत्यापनमापन अनिश्चितता बजट · सिमुलेशन मॉडलों का संवेदनशीलता विश्लेषणयहाँ लागू
Where this page’s references lead.
वे निकाय और दस्तावेज़ जिनके विरुद्ध यह पृष्ठ पढ़ा जाता है। स्थिति और संस्करण बदलते हैं; हर लिंक जारी करने वाले निकाय तक जाता है।
प्रश्न और उत्तर।
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?
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