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Enregistrement W1580942919 · doi:10.4000/interventionseconomiques.717

Teleworking Through Cooperation

2006· article· fr· W1580942919 sur OpenAlexvenueno aff
Mirella Giannini, Dario Minervini

Notice bibliographique

RevueInterventions économiques · 2006
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation, sociology, and vocational training
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La diffusion des TIC a des effets majeurs sur la société et sur l’économie. L’effet des nouvelles technologies sur le travail est évident dans les transformations de l’organisation du travail et des pratiques dans les organisations. Le télétravail est un bon exemple de ces nouvelles pratiques. Le présent texte expose les résultats d’un projet de recherche récemment mené sur le télétravail. Contrairement à l’approche qui présente un modèle d’avantages pour les acteurs économiques et sociaux, notre hypothèse est que le schème dialogique est lié aux nouvelles technologies et que la coopération est une dimension importante du télétravail. Dans notre étude, la coopération est observée à la fois dans les relations sociales entre employeurs et employés, et dans l’institutionnalisation de relations entre managers et syndicats. Bien que les deux formes de coopération, appelées ici coopération sociale et coopération institutionnelle, soient souvent considérées comme des prérequis aux « meilleures pratiques » en matière de nouvelles organisations du travail, nos études de cas montrent que la coopération n’est pas toujours au rendez-vous, ce qui rend difficile la mise en place des pratiques de télétravail. Nous discutons des résultats de diverses études de cas dans l’industrie et les services en nous centrant sur les relations de coopération et ce, afin de contribuer au débat sociologique sur le télétravail.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,072
Score d'incertitude au seuil0,242

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0040,005
Communication savante0,0080,012
Science ouverte0,0010,009
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0720,009

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,391
Tête enseignante GPT0,496
Écart entre enseignants0,105 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2006
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