ऑस्ट्रेलिया के 4-दिवसीय कार्य-सप्ताह शोध डेटा ने उत्पादकता में सुधार दिखाया

• ऑस्ट्रेलिया की 15 कंपनियों के 2022~2024 के 100:80:100 प्रयोग में उत्पादकता में कोई गिरावट नहीं देखी गई, और 15 में से 14 ने इस व्यवस्था को जारी रखने का फैसला किया
• 100:80:100 मॉडल का लक्ष्य 100% वेतन, पहले के कार्य-घंटों का 80%, और पहले के आउटपुट का 100% है; कंपनियों के उत्पादकता संकेतक अलग-अलग तय किए गए
• 6 कंपनियों में उत्पादकता बढ़ी और बाकी में अधिकतर स्थिर रही, जबकि burnout में कमी छोटे कार्य-सप्ताह को अपनाने की मुख्य प्रेरणा थी
• इस मॉडल को अपनाने वाली कंपनियों ने अनावश्यक मीटिंग्स और कम मूल्य वाले काम को घटाया, और automation व delegation के जरिए workflow को फिर से डिज़ाइन किया
• healthcare, emergency, logistics, और hospitality में इसे लागू करना अधिक कठिन है और कंपनियों के बीच तुलना की सीमाएँ भी हैं, लेकिन 4-दिवसीय कार्य-सप्ताह अब पहले से चल रहे बदलाव जैसा दिखता है

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ऑस्ट्रेलिया की 15 कंपनियों का 4-दिवसीय कार्य-सप्ताह प्रयोग

• Nature की Humanities and Social Sciences Communications जर्नल में प्रकाशित यह शोध 2022~2024 के बीच ऑस्ट्रेलिया की 15 कंपनियों द्वारा अपनाए गए 100:80:100 मॉडल पर केंद्रित है
• 100:80:100 मॉडल में कर्मचारी 100% वेतन पाते हुए पहले के कार्य-समय का केवल 80% काम करते हैं, और पहले के आउटपुट का 100% बनाए रखते हैं
• प्रयोग समाप्त होने के बाद 15 में से 14 कंपनियों ने 4-दिवसीय कार्य-सप्ताह जारी रखने का फैसला किया
• किसी भी कंपनी ने उत्पादकता में गिरावट की सूचना नहीं दी; 6 कंपनियों ने कहा कि उत्पादकता बढ़ी, और बाकी ने बताया कि आउटपुट मोटे तौर पर स्थिर रहा
• भाग लेने वाली कंपनियाँ property management, publishing, health technology सहित कई उद्योगों से थीं

शोध पद्धति और उत्पादकता मापन

• Deakin University के Professor John Hopkins के नेतृत्व वाली शोध टीम ने 100:80:100 मॉडल को औपचारिक रूप से अपनाने वाली कंपनियों के साथ 2 वर्षों तक गहन इंटरव्यू किए
• इंटरव्यू 2023 की शुरुआत से 2024 के अंत तक हुए
• हर कंपनी को उत्पादकता की परिभाषा खुद तय करने की अनुमति थी
  • कुछ कंपनियों ने revenue और profit को मापा
  • अन्य कंपनियों ने समय पर पूरे हुए projects, employee turnover, absenteeism, और ग्राहकों द्वारा सिफारिश किए जाने की संभावना मापने वाला net promoter score ट्रैक किया
• एकल performance metric थोपने से बचने वाला यह डिज़ाइन इस वास्तविकता को दर्शाता है कि हर उद्योग में सफलता का रूप अलग होता है
• एक कंपनी शोध टीम के इंटरव्यू के समय तक लगभग 8 साल से 4-दिवसीय मॉडल चला रही थी
• एक कंपनी जिसने प्रयोग रोक दिया, वह पहले से ही बड़े आंतरिक बदलावों के दौर से गुजर रही थी; इससे यह संकेत मिलता है कि लागू करने का समय निर्णय पर अहम असर डाल सकता है

मुख्य नतीजे और burnout

• सबसे स्पष्ट नतीजा यह था कि उत्पादकता में गिरावट की रिपोर्ट करने वाली एक भी कंपनी नहीं थी
• 15 में से 6 कंपनियों ने कहा कि बदलाव के बाद उत्पादकता वास्तव में बढ़ी, जबकि बाकी 9 ने बताया कि यह लगभग उसी स्तर पर बनी रही
• यदि वेतन बनाए रखते हुए कर्मचारियों को हर हफ्ते एक अतिरिक्त दिन का अवकाश दिया जाए और फिर भी आउटपुट स्थिर रहे या सुधरे, तो कंपनी के लिए इसके खिलाफ तर्क देना कठिन हो जाता है
• burnout में कमी छोटे कार्य-सप्ताह को अपनाने की केंद्रीय प्रेरणा थी
  • 6 कंपनियों ने कहा कि उत्पादकता सुधार से अधिक burnout कम करना इस मॉडल को अपनाने का मुख्य कारण था
  • Beyond Blue की 2025 सर्वे के अनुसार ऑस्ट्रेलिया के हर 2 में 1 कर्मचारी इस समय burnout का अनुभव कर रहे हैं, और युवा व माता-पिता सबसे अधिक जोखिम वाले समूह हैं
• एक mid-sized health technology कंपनी के CEO ने कहा कि उन्होंने प्रयोग की सफलता को “employee turnover”, “absenteeism”, और “burnout की वजह से sick leave तथा mental health leave लेने वाले लोगों” के स्तर से आँका
• एक financial services कंपनी के CEO का मानना था कि ग्राहकों को बेहतर जीवन जीने की सलाह देते हुए कर्मचारियों पर अलग मानदंड लागू करना उचित नहीं है
• Professor John Hopkins ने कहा कि कार्यस्थल पर ऊँचे burnout स्तर और AI से अपेक्षित उत्पादकता लाभ का उपयोग कैसे किया जाए, इस व्यापक सामाजिक चर्चा में 4-दिवसीय कार्य-सप्ताह एक दिलचस्प हिस्सा बन सकता है

100:80:100 मॉडल कैसे काम करता है

• 4-दिवसीय कार्य-सप्ताह सिर्फ एक दिन कम करके यह उम्मीद करने का तरीका नहीं है कि उत्पादकता न गिरे
• 100:80:100 मॉडल कंपनियों और कर्मचारियों को यह ईमानदारी से देखने के लिए प्रेरित करता है कि समय वास्तव में कैसे उपयोग हो रहा है
• अनावश्यक मीटिंग्स घटाई जाती हैं, और जिन कार्यों को automate या delegate किया जा सकता है, उन्हें फिर से व्यवस्थित किया जाता है
• कम मूल्य वाले काम को पूरी तरह हटाया जाता है
• यह ढांचा कर्मचारियों से 5 दिन का काम 4 दिनों में ठूँसने की अपेक्षा नहीं करता, बल्कि अधिक केंद्रित 4 दिनों का उच्च-गुणवत्ता वाला काम करने पर आधारित है
• उत्पादकता को लेकर आशंकाएँ अक्सर इसलिए गलत साबित होती हैं क्योंकि इस मॉडल को अपनाने वाली कंपनियाँ छोटे कार्य-सप्ताह की शुरुआत से पहले workflow को पुनर्गठित करती हैं
• ऐसे बदलाव सिर्फ ऑस्ट्रेलिया तक सीमित नहीं हैं
  • 2024 में जर्मनी की 45 कंपनियों ने 4-दिवसीय मॉडल का परीक्षण किया, जिनमें कई SME थीं
  • जर्मन प्रयोग में वित्तीय प्रदर्शन पिछले वर्ष की तुलना में उल्लेखनीय रूप से अलग नहीं था, और कम समय में समान आउटपुट मिलने के कारण इसे उत्पादकता सुधार का प्रमाण माना गया
  • यूके में 200 से अधिक कंपनियों ने बिना वेतन कटौती के 4-दिवसीय कार्य-सप्ताह को स्थायी रूप से अपनाया, जिनमें tech startups से लेकर charities तक कई उद्योग शामिल थे

वास्तविक लागू करने पर संचालन कैसे बदलता है

• मुख्य सवाल यह नहीं है कि डेटा कितना प्रभावशाली है, बल्कि यह है कि क्या यह किसी खास उद्योग या भूमिका में वास्तव में काम कर सकता है
• ऑस्ट्रेलियाई शोध में ग्राहक-संपर्क वाली संस्थाओं और अन्य संस्थाओं ने अलग-अलग तरीकों से बदलाव अपनाया
• जिन उद्योगों में customer response अधिक था, वहाँ कई कंपनियों ने सभी कर्मचारियों को एक ही दिन छुट्टी देने के बजाय, टीम के भीतर छुट्टी के दिनों को फैलाकर रखा ताकि ग्राहकों को हमेशा कोई उपलब्ध व्यक्ति मिल सके
• यही लचीलापन अलग-अलग बिज़नेस प्रकारों में इस मॉडल को बनाए रखने का मुख्य कारण था
• एक law firm और एक software development studio 4-दिवसीय कार्य-सप्ताह को एक ही तरह से लागू नहीं कर सकते
• एक call center और एक publishing company के काम की लय पूरी तरह अलग होती है
• सफल अपनाव आमतौर पर ऐसी co-design आधारित approach से आता है जिसमें कर्मचारी और leadership मिलकर तय करते हैं कि वास्तविक restructuring कैसे होगा

AI और उत्पादकता लाभ का उपयोग

• शोध का एक अधिक भविष्य-उन्मुख पहलू AI से जुड़ा है
• जैसे-जैसे AI tools दोहराए जाने वाले काम को automate करते हैं और व्यक्तिगत आउटपुट बढ़ाते हैं, यह सवाल अधिक महत्वपूर्ण हो जाता है कि उस उत्पादकता लाभ का उपयोग कर्मचारी कैसे करेंगे
• 4-दिवसीय कार्य-सप्ताह इसका एक जवाब हो सकता है, जिसमें उत्पादकता लाभ का इस्तेमाल समान कार्य-दिवसों में और अधिक काम जोड़ने के बजाय लोगों को अपना कुछ समय वापस देने के लिए किया जाए
• Professor John Hopkins ने कहा कि यही कारण है कि यह चर्चा अभी विशेष रूप से महत्वपूर्ण है
• यह मान्यता कि तकनीकी प्रगति का मतलब हमेशा उसी समय में अधिक काम करना होता है, फिर से परखी जानी चाहिए

आलोचनाएँ और सीमाएँ

• 4-दिवसीय कार्य-सप्ताह के पक्ष में प्रमाण मजबूत हैं, लेकिन उचित आपत्तियाँ भी मौजूद हैं
• कुछ शोधकर्ताओं का मानना है कि अल्पकालिक प्रयोगों में दिखे लाभ लंबी अवधि में बने रहें, यह जरूरी नहीं
• प्रयोगों में देखे गए कुछ उत्पादकता लाभ novelty effect से भी आए हो सकते हैं, जहाँ कर्मचारी इस कारण अधिक मेहनत करते हैं कि वे जानते हैं कि उन्हें देखा जा रहा है, या क्योंकि बदलाव नया और रोचक लगता है
• कुछ उद्योग ऐसे भी हैं जहाँ 4-दिवसीय मॉडल को संरचनात्मक रूप से लागू करना अधिक कठिन है
  • healthcare
  • emergency services
  • logistics
  • hospitality
• कार्य-सप्ताह घटाने पर होने वाली policy चर्चा में इन क्षेत्रों को नज़रअंदाज़ करने के बजाय ईमानदारी से शामिल किया जाना चाहिए
• customer-facing businesses और कई time zones में फैली टीमों में schedule coordination की समस्याएँ वास्तव में सामने आती हैं
• एक और सीमा यह है कि उत्पादकता का अर्थ शोध टीम ने नहीं, बल्कि हर कंपनी ने खुद तय किया; इसलिए कंपनियों के बीच सीधी तुलना करना कठिन है
• ये आलोचनाएँ प्रमाण को अमान्य नहीं करतीं, लेकिन यह दिखाती हैं कि केवल जश्न मनाने के बजाय अधिक सूक्ष्म चर्चा की जरूरत है

बड़ा अर्थ

• इस ऑस्ट्रेलियाई शोध का महत्व सिर्फ नतीजों में नहीं, बल्कि उन धारणाओं को उजागर करने में है जो हमारे काम करने के तरीके के नीचे छिपी रहती हैं
• सप्ताह में 5 दिन, 40 घंटे काम कोई प्राकृतिक नियम नहीं था; यह 20वीं सदी में औद्योगीकरण के विस्तार के दौरान मानकीकृत हुआ श्रम आंदोलन की उपलब्धि था
• उसके बाद काम की परिस्थितियाँ बहुत बदल चुकी हैं
• knowledge work, remote collaboration, और AI-सहायता प्राप्त काम ने यह बदल दिया है कि एक उत्पादक घंटे का मतलब क्या है
• शोध में शामिल ऑस्ट्रेलिया की 15 कंपनियों ने इन धारणाओं पर वास्तविक प्रयोग किया, और डेटा बदलाव के पक्ष में दिखा
• किसी भी कंपनी ने यह नहीं कहा कि वह पीछे रह गई; अधिकांश ने या तो स्थिति बनाए रखी या सुधार किया, और 15 में से 14 कंपनियों ने पुराने तरीके पर वापस न लौटने का फैसला किया
• 4-दिवसीय कार्य-सप्ताह पर चर्चा अब केवल सिद्धांत नहीं रही, बल्कि पहले से जारी बदलाव बन चुकी है

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Hacker News की राय

• एक अमेरिकी के तौर पर कहूँ तो, उत्पादकता बढ़े या न बढ़े, उससे खास फर्क नहीं पड़ता। 5-दिन का कार्यसप्ताह आने के बाद तकनीकी प्रगति से उत्पादकता विस्फोटक रूप से बढ़ी है, इसलिए मानवता को कुल वेतन समान रखते हुए काम को 3~4 दिन तक घटा देना चाहिए
  जो कंपनियाँ काम के बाद कर्मचारियों से संपर्क करती हैं, उन पर भारी जुर्माना लगना चाहिए, और on-call काम के लिए ऊँचा overtime pay अनिवार्य होना चाहिए। सच कहूँ तो मेरा मानना है कि कंपनियाँ खुद ही अवैध होनी चाहिएँ, लेकिन employee-owned cooperative अधिक मानवीय है — यह उसी स्तर का समझौता है

  • अगर दुनिया globalized न होती तो ठीक था, लेकिन आज जैसी दुनिया में ऐसा कानून लागू करने वाले देश में offshoring बहुत ज़्यादा बढ़ जाएगा
  • ऐसा कभी नहीं होगा। कुछ देशों में लोग गरीब हैं और अवसर पाने के लिए ज़्यादा देर, ज़्यादा मेहनत से काम करने को तैयार हैं
    अधिक महत्वपूर्ण सवाल यह है कि अमेरिकी वस्तुनिष्ठ रूप से अधिक समृद्ध होने के बावजूद खुद को अधिक गरीब क्यों महसूस करते हैं
  • यूगोस्लाविया से होने के नाते कह सकता हूँ, वहाँ लगभग ऐसा ही था। कंपनियाँ “socially owned” थीं, लेकिन मज़दूरों के पास voting rights थे, और जब भी यह वोट होता था कि अतिरिक्त मुनाफ़ा उपकरणों में निवेश/संचालन सुधार पर लगाया जाए या वेतन बजट में डाला जाए, सब लोग वेतन बढ़ोतरी ही चुनते थे
    यह ज़रूरी नहीं कि हर कर्मचारी सह-स्वामी बने, या कम से कम सबको वोट का अधिकार होना चाहिए ही, ऐसा भी नहीं
  • यहाँ “चाहिए” बहुत ज़्यादा है। बस जैसा चाहो वैसा करो। 3-दिन cooperative बनाने से कोई नहीं रोक रहा, और जो समूह ऐसा चाहता है वह आराम से कर सकता है
    ऐसे कई उदाहरण पहले से मौजूद हैं। लेकिन यह सोचना दिलचस्प है कि ऐसा मॉडल “स्वाभाविक रूप से” पूरे बाज़ार पर हावी क्यों नहीं हो पाया
  • आखिरकार उसकी कीमत लोगों को सीधे चुकानी पड़ेगी। कीमतें काफ़ी बढ़ेंगी, और लोगों को यह बात समझनी चाहिए
    निजी तौर पर मैं यह समझौता स्वीकार कर सकता हूँ। और जब checks and balances ठीक से काम करते हैं, तब corporation मानवता को बड़ा net benefit देती है, लेकिन दुख की बात है कि वास्तविकता में अक्सर ऐसा नहीं होता

• ऐसे paper को opinion survey कहना चाहिए
  इसे research कहना science के लिए हानिकारक है। Feynman ने कहा था, जिन क्षेत्रों को अपने नाम के पीछे science जोड़ना पड़ता है, वे आम तौर पर science नहीं होते

  • यह semantic gymnastics से की गई खोखली आपत्ति लगती है
    research शब्द प्राकृतिक विज्ञान की कोई पवित्र निजी संपत्ति नहीं है, और सही ढंग से किया गया survey समाजशास्त्र, अर्थशास्त्र और मनोविज्ञान में पूरी तरह वैध तरीका है। इसमें उन लोगों को लक्षित किया गया जो productivity optimization के ज़िम्मेदार हैं, और अगर निष्कर्ष को manipulate करने की उनकी कोई प्रेरणा नहीं है, तो यह अच्छा सबूत बनता है। जब कई कंपनियाँ 4-दिन का कार्यसप्ताह अपना रही हों, तब उत्पादकता में बदलाव को व्यवस्थित रूप से मापने का कोई और तरीका न हो, तो फिलहाल यही सबसे अच्छा है, और यह “उत्पादकता तो निश्चित ही घटी होगी” जैसी शुद्ध सैद्धांतिक धारणा से कहीं बेहतर है
    अगर आप methodology की आलोचना करना चाहते हैं, तो study यहाँ देख सकते हैं: https://www.nature.com/articles/s41599-026-07536-x
  • मैं Feynman की उपलब्धियों का बहुत सम्मान करता हूँ, और हाल में फिर से Messenger lectures भी देख रहा हूँ, लेकिन वह बात अनावश्यक हमला लगती है। “आम तौर पर” जैसी अभिव्यक्ति एक सुविधाजनक बचाव-मार्ग भी है, जिससे वक्ता हर बातचीत में मनमाफ़िक चुनकर हमेशा जीत सकता है
    सबसे पहले मेरे मन में natural science आया, और Wikipedia के अनुसार यह science की वह शाखा है जो अवलोकन और प्रयोग से प्राप्त अनुभवजन्य साक्ष्यों के आधार पर प्राकृतिक घटनाओं को समझाती, समझती और पूर्वानुमान करती है। यह काफ़ी scientific लगता है। उस लेख में science केवल “Social Sciences” में आता है, और Wikipedia सामाजिक विज्ञान को science की वह शाखा बताता है जो समाज और उसके सदस्यों के बीच संबंधों का अध्ययन करती है। इसमें anthropology, archaeology, economics, geography, history, linguistics, business, communication studies, psychology, sociology, cultural studies, political science सब शामिल हैं — क्या यह कहा जा सकता है कि यह सब “science नहीं” है
    ¹ यह मानते हुए कि उद्धरण ठीक से प्रस्तुत किया गया है और कोई महत्वपूर्ण संदर्भ नहीं छोड़ा गया
    ² https://en.wikipedia.org/wiki/Natural_science
    ³ https://en.wikipedia.org/wiki/Social_science

• वेतन के सापेक्ष उत्पादकता, काम के घंटों के सापेक्ष उत्पादकता, और भौतिक office proximity बनाम productivity पर इतना सारा डेटा होने के बावजूद कंपनियाँ जिस हठ से उसे नज़रअंदाज़ करती हैं, उससे केवल एक ही निष्कर्ष निकलता है
  असली मुद्दा productivity नहीं बल्कि अपमान और नियंत्रण था। अगर productivity ही लक्ष्य होती, तो automation से आई विशाल productivity growth का बड़ा हिस्सा मज़दूरों को मिलना चाहिए था, लेकिन ऐसा नहीं हुआ। अगर समय प्रबंधन या efficiency लक्ष्य होता, तो वास्तविक labor output को देखते हुए 4-दिन/32-घंटे वाले सप्ताह पर जाना चाहिए था, लेकिन ऐसा भी नहीं हुआ। “junior mentoring” या “team cohesion” जैसे return to office के तर्क भी mass layoffs के सामने गायब हो गए, और जबकि डेटा दिखाता है कि टीम की ज़रूरत के मुताबिक flexible schedule बेहतर नतीजे और अधिक productivity देता है, फिर भी real-estate investments को बचाए रखने के लिए commuting cost, fuel cost, energy cost और opportunity cost अधिक चुकाई जा रही है। आखिरकार यह सब बकवास और झूठ ही है, और काम करने का कोई एकमात्र सही तरीका नहीं है; बस एक और study जुड़ गई है जो दिखाती है कि बदलाव से इनकार करना, अनुकूलन करने से ज़्यादा महँगा पड़ता है

• ऑस्ट्रेलिया 60 साल में सबसे निचले productivity level से गुजर रहा है, और सरकार stock तथा business capital gains tax को व्यावहारिक रूप से दुनिया के सबसे ऊँचे स्तरों तक बढ़ा रही है। इसलिए ऑस्ट्रेलिया के इस experiment को थोड़ा छानकर देखना चाहिए

  • यह 20 साल से अधिक समय से टला हुआ tax reform था, ताकि housing price problem से निपटा जा सके और labor तथा capital के बीच playing field को थोड़ा संतुलित किया जा सके
    बस अफ़सोस है कि gas tax को भी साथ में नहीं बदला गया
  • मुझे समझ नहीं आता कि capital gains tax बढ़ना समस्या क्यों है। ownership से होने वाली आय पर actual labor से कमाई गई आय की तुलना में अधिक tax rate लगना चाहिए
    ज़्यादातर जगह ऐसा नहीं होना ही उल्टा अजीब लगता है
  • तो क्या इसका मतलब है कि 4-दिन का कार्यसप्ताह अपनाने वाली कंपनियों की productivity नहीं घटी, जबकि पूरे ऑस्ट्रेलिया की औसत productivity गिर गई?
    अगर ऐसा है, तो 4-दिन का कार्यसप्ताह हमारी सोच से भी बेहतर व्यवस्था है

• 4-दिन का कार्यसप्ताह तो डरपोकों के लिए है
  AI से बनी सारी productivity उठा लो और 1-दिन काम करने वाली कंपनी बना लो। हर हफ्ते एक दिन गहन collaboration करो, और बीच के समय में bots और इंसानों को अलग-अलग सोचने दो

• Memorial Day वाले बरसाती weekend के रविवार को काम करते हुए, मुझे तो उल्टा 5-दिन का कार्यसप्ताह वापस चाहिए लगता है

• 5-दिन वाले मॉडल की तरह समय-आधारित काम करने का तरीका ही असली समस्या है। मैं pool cleaning या vending-machine restocking जैसे hourly wage वाले कामों में कुछ लोगों को जानबूझकर काम खींचते देखता हूँ, और उनके नज़रिए से यह पूरी तरह तर्कसंगत है
  हफ्ते में 5 दिन तय कर देने पर भी यही समस्या रहती है। कुछ हफ्तों में काम कम होता है, कुछ में ज़्यादा, लेकिन फिर भी बराबर 5 दिन मौजूद रहना पड़ता है। अंत में इंसान यही सीखता है कि शारीरिक रूप से 5 दिन पूरा करो और बस इतना काम करो कि नौकरी न जाए, और कम काम वाले हफ्तों को खींचते-खींचते अक्षम आदतें विकसित हो जाती हैं। अगर यह study सही है, तो नतीजा चौंकाने वाला नहीं है। शर्त यह थी कि वही output दो और एक दिन की छुट्टी लो, तो workers स्वाभाविक रूप से बेहतर और तेज़ तरीके खोजेंगे। 4-दिन का कार्यसप्ताह हो जाने पर भी fixed-hours या hourly pay — दोनों में time-based labor की समस्या बनी रहती है; incentive structure ही असली कुंजी है

  • असल समस्या क्या है? ज़्यादातर लोग काम करने के लिए नहीं जीते

• कंपनियों को वास्तव में productivity की उतनी परवाह नहीं है। work from home ने दिखा दिया कि हम ज़्यादा productive हैं

• लेकिन consulting firms वह गायब 20% कैसे bill करेंगी?

  • कीमत 20% बढ़ा दो
  • दुनिया में ऐसी कौन-सी consulting company है जो revenue का 100% कर्मचारियों के वेतन में दे देती हो? मैंने कई जगह काम किया है, और यह भी असामान्य नहीं था कि मेरी salary billed hourly rate की आधी हो

• मुझे management class में सुना हुआ एक किस्सा याद आ गया। रोशनी या संगीत जैसी working conditions को अच्छा और बुरा — दोनों तरह से बदलकर देखा गया, और निष्कर्ष था कि productivity studies productivity बढ़ाती हैं

  • उसे Hawthorne effect कहते हैं
    https://en.wikipedia.org/wiki/Hawthorne_effect
    इससे जुड़ा novelty effect और कई दूसरे psychological effects भी हैं, और इंसानों पर काम करने वाले science में इन कारकों को अलग-अलग करना कठिन होता है। इस क्षेत्र में बहुत-सी studies reproduce नहीं हो पातीं
  • ऐसा केवल तब होता है जब आप control group के बिना खराब scientific experiment करते हैं। अगर सही तरीके से किया गया होता, तो control group भी उसी निगरानी में होता, और तब productivity बढ़ती दिखाई देती
    मैंने उस study की methodology नहीं पढ़ी है, इसलिए मैं इसे उस study से तुलना करके नहीं कह रहा, सिर्फ़ इस टिप्पणी का जवाब दे रहा हूँ