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Staff　スタッフ

Employment is a contract between two parties, one being the employer and the other being the employee. An employee may be defined as: "A person in the service of another under any contract of hire, express or implied, oral or written, where the employer has the power or right to control and direct the employee in the material details of how the work is to be performed." Black's Law Dictionary page 471 (5th ed. 1979). In a commercial setting, the employer conceives of a productive activity, generally with the intention of generating a profit, and the employee contributes labour to the enterprise, usually in return for payment of wages. Employment also exists in the public, non-profit and household sectors. To the extent that employment or the economic equivalent is not universal, unemployment exists. An employer is a person or institution that hires employees or workers. Employers offer hourly wages or a salary in exchange for the worker's labor power, depending upon whether the employee is paid by the hour or a set rate per pay period. A salaried employee is typically not paid more for more hours worked than the minimum, whereas wages are paid for all hours worked, including overtime. Employers include everything from individuals hiring a babysitter to governments and businesses which may hire many thousands of employees. In most western societies, governments are the largest single employers but most of the work force is employed in small and medium businesses in the private sector. Although employees may contribute to an enterprise, the employer maintains control over the productive base of land and capital, and is the entity named in contracts. The employer typically maintains ownership of intellectual property created by an employee within the scope of employment and as a function thereof. These inventions or creations become the property of the employer based on a concept known as "works for hire". An employers’ relative level of power over employees is dependent upon numerous factors; the most influential being the nature of the employment relationship. The relationship employers share with employees is affected by three significant factors ? interests, control and motivation. It is up to employers to effectively manage and balance these factors to ensure a harmonious and productive working relationship. Interests can be best described as monetary constraints and economic pressures placed on organizations in their pursuit of profits. It covers facets such as labour productivity, wages and the effect of financial markets on businesses. Wood et al (2004, p 355) describe control as being either output focused, focusing on desired targets with managers defining, and using, their own methods for reaching targets, or process controls, which specify the manner in which tasks will be achieved (Ibid, p. 357). Employer and managerial control within an organization rests at many levels and has important implications for staff and productivity alike, with control forming the fundamental link between desired outcomes and actual processes. Employers must balance interests such as decreasing wage constraints with a maximization of labour productivity in order to achieve a profitable and productive employment relationship. Motivation is the third and most difficult of the factors for employers to effectively manage in the employment relationship . Employee motivation can often be in direct conflict with control mechanisms of employers, and can be broadly defined as that which energizes, directs and sustains human behaviour ( Stone, 2005, p 412). Dubin (1958, p 213) further elaborates on this, noting motivation as “something that moves a person to action, and continues him in the course of action already initiated.” The employment relationship is thus a difficult challenge for employers to manage, as all three facets are often in direct competition with each other, with interests, control and motivation often clashing in the equally important quest for individual employee autonomy, employer command and control and ultimate profits.

仕事は2つの党の間の契約です。そして、1人が従業員である雇い主と他です。従業員は、定義されるかもしれません：「雇い主には仕事が実行されることになっている方法の具体的な詳細で従業員をコントロールして、指示する力または権利がある所で、口頭であるか、書かれる賃貸（明示または暗黙の）どんな契約の下のもう一つのサービスの人でも。」ブラックの法辞典471ページ（第5のed. 1979）。商業的なセッティングでは、通常、利益を生み出す意図で、雇い主は生産的な活動を思いつきます、そして、通常賃金の支払いのお返しに、従業員は労働を企業に貢献させます。仕事も、公的で、非営利で、家庭のセクターの中に存在します。仕事または経済等価物が一般的でないまで、失業が存在します。雇い主は、従業員または労働者を雇う人または設定です。従業員が賃金期間につき時間かセットされた率によって支払われるかどうかによって、雇い主は労働者の労働力と引きかえに時給または給料を提供します。給与所得者は典型的に最低限より働くより多くの時間の代金を払われません、ところが、賃金は働く時間の間ずっとに払われます。そして、時間外を含みます。雇い主は、ベビーシッターを雇っている個人から何千もの従業員を雇うかもしれない政府と企業まですべてを含めます。大部分の西側の協会で、政府は最大の独りの雇い主です、しかし、大部分の要員は民間部門で小規模で中程度の企業に雇われています。従業員が企業に貢献するかもしれないが、雇い主は土地と資本の生産的なベースの制御を維持して、契約において名をつけられる実体です。雇い主は、一般的に、仕事の範囲内の従業員によって、そして、その機能としてつくられる知的所有権の所有を維持します。これらの発明または作品は、「レンタルの作品」として知られている概念に基づく雇い主の財産になります。従業員に対する支配力の雇い主の相対的なレベルは、多数の要因に依存しています;仕事関係の性質で最も影響力のあるもの。従業員と一緒の関係雇い主割当は、3つの有意な要因に影響を受けます？利益、支配と動機づけ。それは、友好的で生産的な働く関係を確実にするために効果的にこれらの要因を管理して、バランスをとるために、雇い主次第です。利益は、利益の彼らの追求において組織に置かれる金融制約と経済圧力と最も言われることができます。それは、側面（例えば企業の金融市場の労働生産性、賃金と影響）をカバーします。ウッドほかは（2004、p 355）、定義しているマネージャーと望ましい目標に集中して、集中するどちらの出力と使うことであることでもとしての支配、目標に達する彼ら自身の方法または仕事が成し遂げられる（Ibid、357ページ）方法を指定するプロセス規制を記述します。雇い主、そして、組織内で経営の支配多くのレベルで休んで、そして、スタッフと同様に、望ましい結果と実際のプロセスの基本的な関連を築いている支配で、生産性への重要な含みを持ちます。雇い主は、有益で生産的な仕事関係を成し遂げるために労働生産性の最大化で賃金制約を減少させることのような利益のバランスをとらなければなりません。動機づけは第3で、雇い主が仕事関係で効果的に管理する要因が、最も困難です。従業員動機づけが雇い主の制御メカニズムとの直接の争いにおいてしばしばあることができて、人間のふるまい（石、2005、p 412）にエネルギーを与えて、指示して、継続するそれとして、大まかに定義されることができます。更なるデュービン（1958、p 213）は、これを詳しく述べます。そして、「人を行動の方へ動かして、すでに始められる行動の間に彼を続ける何かとして動機づけに注意する。」、全3つの側面がしばしば互いとの直接の競争で、個々の従業員自治、雇い主命令と支配の等しく重要な探索と最終的な利益でしばしば衝突している利益、支配と動機づけで、仕事関係はこのように、雇い主が管理するのが難しい挑戦です

information　情報

Information theory is a branch of applied mathematics and electrical engineering involving the quantification of information. Historically, information theory was developed to find fundamental limits on compressing and reliably communicating data. Since its inception it has broadened to find applications in many other areas, including statistical inference, natural language processing, cryptography generally, networks other than communication networks -- as in neurobiology, the evolution and function of molecular codes, model selection in ecology, thermal physics, quantum computing, plagiarism detection and other forms of data analysis.[ A key measure of information in the theory is known as information entropy, which is usually expressed by the average number of bits needed for storage or communication. Intuitively, entropy quantifies the uncertainty involved when encountering a random variable. For example, a fair coin flip (2 equally likely outcomes) will have less entropy than a roll of a die (6 equally likely outcomes). Applications of fundamental topics of information theory include lossless data compression (e.g. ZIP files), lossy data compression (e.g. MP3s), and channel coding (e.g. for DSL lines). The field is at the intersection of mathematics, statistics, computer science, physics, neurobiology, and electrical engineering. Its impact has been crucial to the success of the Voyager missions to deep space, the invention of the CD, the feasibility of mobile phones, the development of the Internet, the study of linguistics and of human perception, the understanding of black holes, and numerous other fields. Important sub-fields of information theory are source coding, channel coding, algorithmic complexity theory, algorithmic information theory, and measures of information. The main concepts of information theory can be grasped by considering the most widespread means of human communication: language. Two important aspects of a good language are as follows: First, the most common words (e.g., "a", "the", "I") should be shorter than less common words (e.g., "benefit", "generation", "mediocre"), so that sentences will not be too long. Such a tradeoff in word length is analogous to data compression and is the essential aspect of source coding. Second, if part of a sentence is unheard or misheard due to noise ? e.g., a passing car ? the listener should still be able to glean the meaning of the underlying message. Such robustness is as essential for an electronic communication system as it is for a language; properly building such robustness into communications is done by channel coding. Source coding and channel coding are the fundamental concerns of information theory. Note that these concerns have nothing to do with the importance of messages. For example, a platitude such as "Thank you; come again" takes about as long to say or write as the urgent plea, "Call an ambulance!" while clearly the latter is more important and more meaningful. Information theory, however, does not consider message importance or meaning, as these are matters of the quality of data rather than the quantity and readability of data, the latter of which is determined solely by probabilities. Information theory is generally considered to have been founded in 1948 by Claude Shannon in his seminal work, "A Mathematical Theory of Communication." The central paradigm of classical information theory is the engineering problem of the transmission of information over a noisy channel. The most fundamental results of this theory are Shannon's source coding theorem, which establishes that, on average, the number of bits needed to represent the result of an uncertain event is given by its entropy; and Shannon's noisy-channel coding theorem, which states that reliable communication is possible over noisy channels provided that the rate of communication is below a certain threshold called the channel capacity. The channel capacity can be approached in practice by using appropriate encoding and decoding systems. Information theory is closely associated with a collection of pure and applied disciplines that have been investigated and reduced to engineering practice under a variety of rubrics throughout the world over the past half century or more: adaptive systems, anticipatory systems, artificial intelligence, complex systems, complexity science, cybernetics, informatics, machine learning, along with systems sciences of many descriptions. Information theory is a broad and deep mathematical theory, with equally broad and deep applications, amongst which is the vital field of coding theory. Coding theory is concerned with finding explicit methods, called codes, of increasing the efficiency and reducing the net error rate of data communication over a noisy channel to near the limit that Shannon proved is the maximum possible for that channel. These codes can be roughly subdivided into data compression (source coding) and error-correction (channel coding) techniques. In the latter case, it took many years to find the methods Shannon's work proved were possible. A third class of information theory codes are cryptographic algorithms (both codes and ciphers). Concepts, methods and results from coding theory and information theory are widely used in cryptography and cryptanalysis. See the article ban (information) for a historical application. Information theory is also used in information retrieval, intelligence gathering, gambling, statistics, and even in musical composition.

情報理論は、情報の定量化を含んでいる応用数学と電気工学の分科です。歴史的に、情報理論は基本的な限度をデータを圧縮して、確実に伝えることで発見するために展開されました。その初めから、アプリケーションを統計的推論、自然言語処理、一般に暗号、コミュニケーションネットワーク以外のネットワークを含む多くの他の地域で見つけることは広がりました−神経生物学（進化と分子コードの機能）の場合のように生態学の典型的な選択、熱の物理学、量子コンピューティング、剽窃発見、そして、データanalysis.のうち他の形［理論の情報のAキー基準は情報エントロピーとして知られています。そして、それは通常、保管またはコミュニケーションのために必要とされる平均数のビットで表されます。直観的に、確率変数に遭遇するとき、エントロピーは関係する不確実性を定量化します。たとえば、公平なコインフリップ（2つの等しくありそうな結果）には、型（6つの等しくありそうな結果）のロールより少ないエントロピーがあります。情報理論の基本的な話題のアプリケーションは、無損失性データ圧縮（例えばZIPファイル）、損失性データ圧縮（例えばMP3）とチャンネルコーディング（例えばDSL線のために）を含みます。フィールドは、数学、統計、コンピューターサイエンス、物理学、神経生物学と電気工学の交差にあります。その影響は、深淵空間、CDの発明、携帯電話の実現可能性、インターネットの開発、言語学の、そして、人間の認識の研究、ブラックホールの理解と多数の他の場所へのボイジャー派遣の成功にとって重要でした。情報理論の重要なサブフィールドは、ソースコーディング、チャンネルコーディング、アルゴリズムの複雑さ論、アルゴリズムの情報理論と情報の計測です。情報理論の主要な概念は、人間のコミュニケーションで最も広範囲にわたる手段を考慮することによってつかまれることができます：言語。良い言語の2つの重要な面は、以下の通りです：最初に、最も多くの一般語（例えば「」、「私」）はより少ない一般語（例えば、「平凡な」、「利益」、「生成」）より短くなければなりません、そのため、文はあまり長くありません。語長のそのような取引は、データ圧縮に類似していて、ソースコーディングの重要な面です。文のパートが聞いたこともないか、ノイズにより聞き違えたならば第2の？通過する車で例えばす？リスナーは、下にあるメッセージの意味を収集することがまだできなければなりません。そのような頑丈さは、それが言語に賛成であるのと同じくらい、電子通信システムにとって不可欠です;きちんとそのような頑丈さを通信に組み入れることは、チャンネルコーディングによってされます。ソースコーディングとチャンネルコーディングは、情報理論の基本的な懸念です。これらの懸念がメッセージの重要性とは無関係であることに注意すべきです。たとえば、「ありがとう、のような決まり文句;長い時間としてについての再び来られた」取得は、言うか、緊急の嘆願として、書きます ― 「救急車を呼んでください！」明らかに後者がより重要でより意味がある間。これらが量よりむしろデータの品質とデータの読みやすさの問題で、情報理論は、しかし、メッセージを重要性または意味と考えません。そして、それの後者は単に可能性だけで測定されます。情報理論は、通常、彼の有力な仕事（「CommunicationのMathematical Theory）でクロードシャノンによって1948年に基づいていたと考えられます。」、古典的な情報理論の中心模範は、騒がしいチャンネルの上の情報の伝送のエンジニアリング問題です。この理論で最も基本的な結果はシャノンのソースコーディング定理です。そして、それは、平均して、不確かなイベントの結果を意味するために必要なビットの数がそのエントロピーによって与えられると確認します;そして、シャノンは騒がしいチャンネルコーディング定理です、そしてそれは、信頼できるコミュニケーションが騒がしいチャンネルの上に可能である州はコミュニケーションの率が通信路容量と呼ばれている特定の閾値以下にあると定めました。通信路容量は適切な符号化を用いて実際には近づかれることができて、システムを解読していることができます。情報理論は、調査されて、過去の半分世紀にわたる世界を通したいろいろな朱書の下のエンジニアリング実行に、または、より減らされた、純粋で実用訓練のコレクションと密接に関係しています：適応可能なシステム、期待のシステム、人工知能、複雑なシステム、複雑さ科学、サイバネティックス、情報科学、機械学習（多くの説明のシステム科学と一緒の）。どちらがコーディング論の不可欠なフィールドであるか、等しく幅広くて深いアプリケーションで、情報理論は広くて深い数学的な理論です。コーディング論は露骨な方法を見つけることに関心を持ちます。そして、コード（効率を上昇させて、シャノンがそのチャンネルのために可能な限りの最大限であるということを証明した制限の近くでに騒がしいチャンネルの上にデータ通信の正味のエラーレートを減らす）と呼ばれています。これらのコードは、データ圧縮（ソースコーディング）と誤り訂正（チャンネルコーディング）技術にざっと再分割されることができます。後者の場合、シャノンの仕事が証明した方法が可能だったとわかるために、長年かかりました。理論コードが暗号アルゴリズム（コードと暗号）であるという情報の第三級。コーディング論と情報理論からの概念、方法と結果は、暗号と暗号解析において広く使われています。歴史のアプリケーションについては記事禁止（情報）を見てください。情報理論も、情報検索（諜報次第につのる（賭博をしている）統計学）において、そして、作曲においてさえ使われます。

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