@alisa_masanova: Ответ пользователю @nevillet_9 тгк Алиса Масанова

Алисик Масанова

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Friday 05 June 2026 17:02:03 GMT

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Comments

Lotosnyaaarig :

конец:

2026-06-06 16:59:24

854

Оксана :

мыться вообще нельзя,это очень вредно

2026-06-06 02:38:23

4965

꧁𝐾𝑎𝑙𝑜𝑔𝑒𝑟𝑎𝑠𝑧𝑧𝑥𝑠꧂ :

Я не понимаю, она рофлит или нет

2026-06-05 22:32:36

6896

### :

я разочаруюсь если этот акк рофл

2026-06-07 12:56:12

499

викаа🪽 :

видео с запахом

2026-06-05 23:00:48

240

morzh :

такая лысина у вас красивая

2026-06-05 17:04:50

1129

wizardyke :

почему вы яра грейджой из игры престолов

2026-06-07 12:28:54

123

Infinity:Wenzbai :

концовка:

2026-06-07 20:56:19

9

A🤍 :

валасатина "вишня на торт"

2026-06-06 17:49:28

30

Maksim_Drag :

конец

2026-06-06 21:55:37

40

. :

а если у меня нет лысины

2026-06-05 17:21:31

77

Богдa#пакеты🐱 :

у вас видимо каждый день экзамены

2026-06-07 20:00:17

9

Tоfe :

Вам идет лысина

2026-06-06 05:59:48

26

. :

что с ней

2026-06-07 10:12:33

7

AY_MIRALI :

а расчёсеваться можно?

2026-06-06 18:09:42

32

Neville :

хорошо, спасибо большое. я не мыл лысину и сдал экзамен, спасибо вам🫶

2026-06-05 18:48:31

26

totemma :

2026-06-06 09:43:27

27

юль@ :

я ваш фанат! спасибо за совет!

2026-06-05 18:20:55

12

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Respondendo a @Niel @camilla apresentação Vamos aos problemas comuns a todos os estudos segundo minha analise de metodologia: 1.Tempo de estudo A maioria dos estudos analisava um período de 6 meses, o que é um tempo curto, dado que existem empregos com demandas diferentes dependendo da época (ou até estação) do ano. O estudo da Microsoft foi o pior nesse quesito, tendo duração de apenas 1 mês. 2.Viés de escolha As empresas que toparam participar do experimento seriam empresas que já estariam dispostas de alguma forma a reduzir sua escala e que tem margem para o caso de perdas. Em empresas onde isso seria difícil, elas nem mesmo topariam o experimento, dado o risco de prejuízo. 3.Efeito novidade Os trabalhadores das empresas estavam conscientes de que estavam participando de um experimento, então pode acontecer de terem se esforçado mais do que fariam em um dia costumeiro, ficarem empolgados com o experimento e assim trabalhar de forma mais frenética. Por isso, resultados de médio e longo prazo são difíceis de se determinar com os estudos. 4.Circunstancias da população Estudos feitos em países com alta produtividade (especialmente em setores específicos) dificilmente seriam replicáveis com a população brasileira. OBS: percebi que mais de um estudo relatou que, para alguns setores de funcionários, os dias de trabalho se tornaram mais intensos. Se pararmos para pensar que pessoas não deixarão de fazer a feira e cortar o cabelo (por exemplo) por causa de um dia a mais na semana de estabelecimentos fechados, o trabalho tende a se concentrar no próximo dia útil, o que pode tornar o funcionário cansado já no início da semana, reduzindo ou anulando o ganho de produtividade pelo descanso de um dia a mais. Sobre o experimento da Microsoft: Houveram outras mudanças além da redução da carga horária, como limite de reuniões, e-mails etc. Isso torna difícil isolar o efeito da pura redução. Por ser um experimento feito dentro da Microsoft, este não consegue englobar todos os setores de uma economia, provavelmente sobre representando trabalhos de informática. Sobre o o estudo de Burchell, Frayne et al. 2022: Houve falta de um grupo de controle rigoroso, ou seja, um grupo que tenha feito diferente do outro para que seja possível uma comparação. As empresas eram geralmente pequenas e de setores específicos, não sendo provavelmente aplicável a todos os setores. Os resultados foram obtidos através das empresas que fez, cada uma, sua própria métrica, não sendo 100% estandardizada. Foi feita após uma crise econômica, o que pode ter influenciado os números relacionados à demissão. Sobre o estudo You do You Fridays: Não foi exatamente uma redução de escala, mas uma flexibilização das sextas-feiras. Sobre o estudo 4 Day Week Global: Falta de um grupo de controle robusto (já mencionado acima). Setores específicos (já mencionado acima). Medição limitada - auto-relatos foram utilizados para a seção de resultados. Métricas das empresas foram por vezes limitadas.

Respondendo a @Niel @camilla apresentação Vamos aos problemas comuns a todos os estudos segundo minha analise de metodologia: 1.Tempo de estudo A maioria dos estudos analisava um período de 6 meses, o que é um tempo curto, dado que existem empregos com demandas diferentes dependendo da época (ou até estação) do ano. O estudo da Microsoft foi o pior nesse quesito, tendo duração de apenas 1 mês. 2.Viés de escolha As empresas que toparam participar do experimento seriam empresas que já estariam dispostas de alguma forma a reduzir sua escala e que tem margem para o caso de perdas. Em empresas onde isso seria difícil, elas nem mesmo topariam o experimento, dado o risco de prejuízo. 3.Efeito novidade Os trabalhadores das empresas estavam conscientes de que estavam participando de um experimento, então pode acontecer de terem se esforçado mais do que fariam em um dia costumeiro, ficarem empolgados com o experimento e assim trabalhar de forma mais frenética. Por isso, resultados de médio e longo prazo são difíceis de se determinar com os estudos. 4.Circunstancias da população Estudos feitos em países com alta produtividade (especialmente em setores específicos) dificilmente seriam replicáveis com a população brasileira. OBS: percebi que mais de um estudo relatou que, para alguns setores de funcionários, os dias de trabalho se tornaram mais intensos. Se pararmos para pensar que pessoas não deixarão de fazer a feira e cortar o cabelo (por exemplo) por causa de um dia a mais na semana de estabelecimentos fechados, o trabalho tende a se concentrar no próximo dia útil, o que pode tornar o funcionário cansado já no início da semana, reduzindo ou anulando o ganho de produtividade pelo descanso de um dia a mais. Sobre o experimento da Microsoft: Houveram outras mudanças além da redução da carga horária, como limite de reuniões, e-mails etc. Isso torna difícil isolar o efeito da pura redução. Por ser um experimento feito dentro da Microsoft, este não consegue englobar todos os setores de uma economia, provavelmente sobre representando trabalhos de informática. Sobre o o estudo de Burchell, Frayne et al. 2022: Houve falta de um grupo de controle rigoroso, ou seja, um grupo que tenha feito diferente do outro para que seja possível uma comparação. As empresas eram geralmente pequenas e de setores específicos, não sendo provavelmente aplicável a todos os setores. Os resultados foram obtidos através das empresas que fez, cada uma, sua própria métrica, não sendo 100% estandardizada. Foi feita após uma crise econômica, o que pode ter influenciado os números relacionados à demissão. Sobre o estudo You do You Fridays: Não foi exatamente uma redução de escala, mas uma flexibilização das sextas-feiras. Sobre o estudo 4 Day Week Global: Falta de um grupo de controle robusto (já mencionado acima). Setores específicos (já mencionado acima). Medição limitada - auto-relatos foram utilizados para a seção de resultados. Métricas das empresas foram por vezes limitadas.

Kem chống nắng siêu mỏng nhẹ nha mn ơi , tàn hình cực nhẹ da luôn #LRPVN #larocheposayvn #Anthelios #chamsocda #larocheposay

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THE DESTROYER. Tsb parodia #tsb #Loscamposdebatallasupremo #robloxgames

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توقع مباراة الجزائر ضد الأرجنتين... #توقع #كاس_العالم #تصميم #viral #الشعب_الصيني_ماله_حل😂😂

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#tandemparalayang #paralayang #tamanlangit #fyp #paralayangbatumalang

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