Inégalités de genre en entreprise : comment construire une intervention sur le travail, propice aux transformations ?
Notice bibliographique
Résumé
Certains problèmes de santé au travail, renforcés dans un contexte d’intensification du travail, se manifestant par l’absentéisme, le turnover, le stress, l’usure professionnelle, les TMS font l’objet de mesures de prévention plus appropriées quand l’intervention ergonomique a intégré la prise en compte des situations de travail différenciées des femmes et des hommes. C’est à travers une analyse des données (démographique, RH santé...) et une analyse du travail que l’intervention permet d’objectiver ces différences et de les mettre en discussion dans l’entreprise. Les facteurs explicatifs se regroupent en quatre causes : la division sexuelle du travail, l’invisibilité des risques ou de la pénibilité du travail dans les secteurs féminisés, les parcours différenciés et l’exposition différente aux contraintes de temps de travail professionnel et domestique. Cette grille de lecture permet une analyse porteuse de transformations dans l’entreprise. Mais l’intervention en entreprise rencontre des résistances dans la mesure où ces différences de situations traduisent des inégalités entre les femmes et les hommes, fruits des rapports sociaux de sexes dont il est encore difficile de parler.
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 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 | 0,012 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,016 |
| Communication savante | 0,007 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».