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Reviewed by @azu #44 給料―あなたの価値はまだ上がるを読んだ。 原著はFair Pay: How to Get a Raise, Close the Wage Gap, and Build Stronger Businessesという書籍。 日本語のタイトルは給与交渉の話(個人)に見えるけど、実際に面白かった部分は報酬哲学や公平な給与をどう実現するかという話(組織)だった感覚がある。 なので、読んだ後に原著がFair Payというタイトルだったのみて納得した。 給料はあなたの価値なのかと合わせて読むと面白い本だと思う。 透明性が上がると結果的に格差は減ることが知られているが、透明性だけでは説明力が足りないなーと前から思ってた。 この本ではそこに"誠意ある給与(Pay Sincerity)"という概念を出していた。この概念の話が良かった。 賃金を増加させた時の試算 アメリ
#22 モダンエルダー 40代以上が「職場の賢者」を目指すこれからの働き方 | チップ・コンリー, 大熊 希美, 関 美和, 外村 仁 | 実践経営・リーダーシップ | Kindleストア | Amazon メンターン: メンター + インターン メンターンという話が面白かった。 著者はタイトルにあるように年長者であるけど、Airbnbに入ったときにITに詳しくなかったので、まるでインターン的に新しく知識を知る必要が色々あった。 一方でメンター(元CEOでもあるので)としてアドバイスを求められたりとかするって言う状態。 この状態を合わせてメンター + インターンのことをメンターンと読んでいた。 なんかこの文が色々面白い https://t.co/sGJUIQbASD pic.twitter.com/jGrdtglAOS — azu (@azu_re) February 21, 2022 こ
給料はあなたの価値なのか #19 給料はあなたの価値なのか――賃金と経済にまつわる神話を解く | ジェイク・ローゼンフェルド, 川添節子 | ビジネス・経済 | Kindleストア | Amazon あなたの給料はなぜその額なのか？──『給料はあなたの価値なのか――賃金と経済にまつわる神話を解く』 - 基本読書がきっかけで読んだ。 給料の決定に関わる4要素 権力（power） 慣性（inertia） 模倣（mimicry） 公平性（equity） この4要素が賃金の決定に関わる要素であるというのがこの本のポイントで面白いところだった。 1, 2章はこの辺のポイントが中心の話だったのでかなり面白かった。 何が給料に影響しているかというアンケートもとっていて(決める側、受ける側)、その回答とも比較していて面白い。 権力は、そのままでCEOの給料水準が高いとか、競業避止契約を後出ししてくるとか、
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40歳からの「転職格差」 まだ間に合う人、もう手遅れな人 #14 40歳からの「転職格差」 まだ間に合う人、もう手遅れな人 久松剛さんのブログでよく推薦図書としてでてきてたので読んでた。 この本は特にプログラマーとかSEとかに限った話じゃなくて、色んな職種がテーマになってる。 この書籍の特徴としては、一般的、平均的な40歳の転職について書かれてる感じ。 35歳定年説がなくなったとかの話は、その話の出どころに偏りがあるかもしれないので、冷静に見ましょうねってスタンスの話があった。 「35 歳限界説はもうなくなった」という論調は、事実であれば好ましいことなのですが、実数を見て冷静に判断する必要があると考えています。 35 歳限界説がなくなったという話は、多くの場合、エグゼクティブに強い人材紹介会社の方から発信されています。 とか 「企業は今、 40 代を求めている」「 40 代でも転職しやすく
By @azu #40 Amazon.co.jp: インパクト投資 社会を良くする資本主義を目指して (日本経済新聞出版) eBook : ロナルド・コーエン, 斎藤聖美: Kindleストアを読んだ。 インパクト投資入門は、そういう企業の紹介的な本だったけど、こちらの方は実践の仕方についての本だった。インパクト投資 = 計測という印象が強かったけど、まさにその話が多くて、パフォーマンス計測とかそういう話が好きな人は読むと面白いと思う。 なぜ測定するか なぜ測定するのかという話が良かった。 次の3つの目的に大体集約されるという話。 ●学びのための測定（Measure for Learning） 結果を知るため 経験のみに頼らないため ●行動のための測定（Measure for Action） 結果の性質がわかったら、それを改善する行動が取れる 意見を一致させるために ●説明責任のための測定
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これがだいぶ面白い感じで、それぞれのモデルで次のような特徴がある。 Federations: ユーザーも多く、コントリビューターも多い RustやNode.jsなどの言語に近いレイヤーに多いモデル n:nの構造になってる Stadiums: ユーザーは多いが、コントリビューターは少ない webpack、Babel、Bundler、RSpecなどユーザーは多いが、開発者は少ないモデル 1:nの構造になってる ユーザーからコントリビューターになるときのコストが高い(そもそものユーザーが多い)ため、コントリビューターが増えにくいという問題があります また、知識を外部化せずに長く続けるほど、新規参入が難しくなります Clubs: ユーザーとコントリビューターが重複してる ニッチな分野のツールに多く、ユーザーがコントリビューターであるケース ユーザーの増加率が高くないが、コントリビューターが多い(相
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