Evaluación externa del artículo Vol. 23 N.1
Gestión algorítmica y estrés laboral. Más allá del control, la importancia de la intensificación del trabajo
Jorge Martín González, Millán Arroyo Menéndez
Sección: Karpeta
Revisiones externas
Revisor/a A:
¿Está bien organizado y es lo suficientemente claro y legible en su exposición?
El manuscrito está bien organizado. Utiliza una estilo claro y académico.
¿El título, resumen y palabras clave son adecuados y en consonancia con el contenido?
Considero que el título es muy corto, poco informativo en relación al contenido del artículo.
¿Las tablas, gráficos, fotos, etc. son pertinentes, están correctamente referenciadas y de buena calidad?
En general, las tablas son pertinentes, si bien un buen número podrían obviarse (por ejemplo, las número 3 y 4). Ignoro si se utiliza algún formato específico en la revista (no he podido encontrarlo en las normas). Las tablas para la prueba t son confusas, sobre todo las etiquetas de columnas.
¿Los enlaces y referencias son correctos y adecuados a la exposición y argumentación?
En general, las referencias son adecuadas para la argumentación. No obstante, como se indicará posteriormente, tal vez fuera necesario añadir bibliografía para hilar de manera adecuada los argumentos centrales del manuscrito.
Por favor, comenta los aspectos más relevantes (positivos y mejorables) del texto evaluado.
Muchas gracias por la oportunidad de revisar el manuscrito titulado "Gestión algorítmica y estrés laboral". Se trata de un artículo que aborda una temática especialmente relevante en las sociedades contemporáneas, al abordar la eventual asociación entre la incorporación de la gestión del trabajo mediante algoritmos. En este sentido, aporta evidencia empírica de interés para analizar la forma en la cual la gestión algorítmica puede relacionarse con un mayor estrés laboral y, por tanto, con el bienestar en el trabajo y con el bienestar psicosocial en general. La muestra que utiliza es amplia y los análisis de datos se ajustan a los objetivos de la investigación.
En ese marco general, considero que el trabajo se vería beneficiado de la introducción de mejoras que permitieran su publicación en la revista.
¿Cuales son las modificaciones, observaciones o indicaciones que mejorarían la calidad del artículo?
La introducción y el análisis de los antecedentes teóricos y empíricos plantea de manera clara los objetivos del estudio. Parece un acierto vincular el eventual impacto de la introducción de la gestión algorítmica en el estrés laboral con el modelo DCA. No obstante, en el estado actual del manuscrito, ambos temas se describen de manera inconexa. De hecho, primero se aborda la conceptualización de la gestión algorítmica y en otro epígrafe se desacribe el modelo DCA, pero sin establecer un diálogo entre ambos elementos. El manuscrito mejoraría en claridad si se analiza la forma en la cual el modelo DCA ayudaría a comprender de manera específica la vinculación entre gestión algorítmica y estrés.
La metodología no está descrita con suficiente detalle. Es necesario ampliar esta sección, incorporando aspecto elementales: medidas, momento en el que se aplicaron los cuestionarios, medidas utilizadas, desripcióbn del análisis de datos y programa utilizado, etc. Durante la exposición de resultados se incorporan notas al pie que ofrecen información sobre recodificaciones y creación de índices. Esta información debe aparecer en la metodología de manera ampliada y justificada, en su caso.
La exposición de resultados está bien organizada y es clara. Algunas tablas podrían eliminarse, incorporando la información al texto.
La imagen 1 resume un modelo de ecuaciones estructurales. ¿Todos los coeficientes son estadísticamente significativos? Llama la atención el valor de CFI (es la primera vez que me encuentro con un coeficiente de "1", al igual que el valor de RMSEA de cero). Esta combinación es extremadamente rara en la práctica con datos reales y modelos complejos. Es posible que haya problemas de especificación (incluso de identificación). Sugiero revisar este aspecto.
No parece que los análisis elegidos sean útiles para detectar amortiguación del apoyo social.
En el manuscrito no hay una discusión de los resultados, es decir, no se consideran los resultados en el marco de la evidencia empírica disponible. Tampoco se analizan las limitaciones del estudio.
Por último, sugiero revisar el uso de lenguaje que establece relaciones causales en el texto, especialmente en los resultados y las conclusiones.
Revisor/a B:
¿Está bien organizado y es lo suficientemente claro y legible en su exposición?
El artículo tiene una estructura clara y una redacción comprensible y ajustada a los estándares de las publicaciones académicas. Tiene una estructura clásica de artículo científico y en cada apartado se aporta información suficiente para el/la lector/a.
¿El título, resumen y palabras clave son adecuados y en consonancia con el contenido?
En términos generales, todos estos elementos son adecuados y se ajustan al contenido del artículo. El análisis empírico que se desarrolla en el artículo está centrado en el caso español, por lo que se podría considerar incorporar alguna referencia en el título o en las palabras clave.
En las palabras clave se hace mención a la "inteligencia artificial", aunque no se aborda directamente en el artículo (se presupone su posible uso en el diseño-aplicación de los algoritmos, que sí se analizan y están ya referenciados en el título y las palabras clave). Podría ser más oportuno reemplazar dicho término por el de "modelo de Demandas-Control-Apoyo social" o "encuesta AMPWork 2023", que desempeñan un papel relevante en el artículo y puede ser relevante para otros/as investigadores/as
¿Las tablas, gráficos, fotos, etc. son pertinentes, están correctamente referenciadas y de buena calidad?
Se emplean tablas y un gráfico, que son de buena calidad, comprensibles y útiles para la comprensión y seguimiento del análisis efectuado. Contienen la información y referencias necesarias.
Hemos creído encontrar un pequeño error en la numeración de las tablas: en el apartado 5.2.1. se aporta la tabla 2 y en el apartado 5.2.2. se aporta otra tabla diferente que se identifica también como tabla 2, cuando debería ser la tabla 3. Esto obliga a cambiar la numeración del resto de tablas del artículo, así como las referencias a ellas que se hace a lo largo del texto.
¿Los enlaces y referencias son correctos y adecuados a la exposición y argumentación?
La bibliografía y referencias empleadas es adecuada, razonablemente actualizada y extensa. Es adecuada y oportuna para la temática abordada en el artículo.
Hemos encontrado al menos una referencia (Payá y Pizzi, 2024) que no figura en la bibliografía final. Conviene pues realizar una revisión general a este respecto.
Por favor, comenta los aspectos más relevantes (positivos y mejorables) del texto evaluado.
Se trata de un artículo de calidad, bien formulado y argumentado sobre una temática de actualidad (el impacto de la gestión algorítmica en el estrés laboral). El artículo lleva a cabo una aproximación cuantitativa bien formulada e implementada, apoyándose en una base de datos relevante (la AMPWork 2023) pero escasamente explotada dado que su contenido no es de libre acceso propiamente dicho. A partir de una muestra amplia y representativa, el artículo busca ver hasta qué punto se puede aplicar al caso español un modelo explicativo empleado con frecuencia a la hora de analizar los riesgos psicosociales del estrés laboral (modelo DCA). El artículo elabora un análisis sugerente de los principales factores que impactan en la percepción de estrés laboral por parte de los trabajadores/as (estatuto laboral, duración y organización de la jornada laboral, etc.), aportando como novedad el impacto de la gestión algorítmica en el estrés laboral (visible, aunque no actúe como la variable de mayor impacto en el estrés). Los resultados del artículo permiten una confirmación parcial del modelo explicativo movilizado (incremento del estrés derivado de la carga/demanda de trabajo), así como algunos hallazgos inesperados y relevantes: el impacto del estatus laboral (a mayor estatus más estrés) o de la complejidad de tareas (a mayor variabilidad del contenido del trabajo y mayor necesidad de procesos de aprendizaje continuo mayor nivel de estrés). Se trata de un análisis sugerente, aunque los autores/as reconocen y explicitan que el modelo propuesto tiene una capacidad limitada para explicar la varianza. A pesar de esa posible limitación, creo que se trata de un artículo original, sobre una temática de interés y actualidad (algoritmos, salud laboral, riesgos psicosociales en el trabajo), poco abordada aún en España.
¿Cuales son las modificaciones, observaciones o indicaciones que mejorarían la calidad del artículo?
El artículo está bien formulado y sostenido empíricamente. Ofrece suficiente información para seguir el análisis empírico efectuado y salvo los pequeños errores formales identificados (numeración de alguna tabla, ausencia de alguna referencia bibliográfíca...) no requiere de cambios significativos, ya que es coherente y sugerente en su actual formulación.
Como posibles sugerencias o líneas de investigación a explorar o incorporar al análisis ya efectuado se me ocurre, únicamente, prestar más atención a factores "contextuales", ya sea vinculados a la empresa-sector (se hace referencia al tamaño de la empresa, pero se podrían incluir otros elementos como el sector de actividad, el grado de automatización y tecnologización del proceso de trabajo, la presencia de comités de empresa o de representación sindical, etc.) o a las condiciones de empleo del trabajador/a (no sólo sus ingresos y categoría ocupacional, sino la solidez o precariedad de su vínculo con el empleo, por ejemplo, vía tipo de contrato de trabajo).
El texto fue modificado atentiendo a las revisiones previamente a su publicación
