Notice bibliographique
Résumé
Je m'appuie sur l'économie politique féministe pour argumenter qu'il nous faut changer notre approche. Au lieu de nous concentrer sur les structures du travail axées sur la déqualification et le contrôle de la maind'œuvre ou sur les individus et leur apprentissage formel, nous devons nous interroger sur les conditions qui empêchent les individus d'acquérir et d'utiliser les compétences voulues et réfléchir aux différents moyens de tenir compte du facteur temps dans la façon d'évaluer les compétences. Notre article se veut d'abord une intervention théorique dans le débat sur les compétences, mais qui prend racine dans une préoccupation très concrète : les compétences requises dans le domaine des soins de santé. Using a feminist political economy lens, I argue that there is a need to change how we approach skills in political economy. Instead of focusing solely on labor processes that deskill and limit control (as much of the rich political economy literature does, in this journal and elsewhere), or on individualized formal learning (as much of the management literature does), we need to ask what prevents people from developing and using the skills they need for their work, and how time can be factored into skill assessment. The argument is theoretical, but grows out of a practical concern with skills in health care.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,030 |
| Communication savante | 0,006 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».