Phoebe V Moore, Martin Upchurch, et Xanthe Whittaker (dir.), Humans and Machines at Work. Monitoring, Surveillance and Automation in Contemporary Capitalism. Palgrave Macmillan, Cham, 2018
Notice bibliographique
Résumé
Publié en 2018, cet ouvrage collectif est le résultat d'un symposium organisé dans le cadre de la International Labour Process Conference en avril 2016 à Berlin.Les dix contributions mettent le lien entre l'introduction de nouvelles technologies de surveillance et de contrôle et les transformations du travail dans le cadre du capitalisme contemporain au centre des recherches.Les études de cas démontrent l'omniprésence des technologies et les conséquences pour les travailleurs et travailleuses dans de différents contextes.Les auteur-e-s provenant d'horizons professionnels variés s'inspirent entre autres des concepts de la sociologie du travail, des 'digital media studies' et des 'critical data studies'.2 Malgré quelques différences en ce qui concerne les approches théoriques ou les méthodes employées, les auteur-e-s conviennent que, contrairement à une idée reçue, les technologies utilisées sur le lieu de travail et au-delà, ainsi que les données qu'elles créent ne sont pas neutres.En rejetant la perspective réductrice selon laquelle les technologies elles-mêmes entraînent de manière autonome des effets soit bénéfiques, soit néfastes, ils affirment que c'est l'usage fait de ces technologies dans le cadre du travail qui doit faire objet d'analyses.Ainsi, les chercheur-e-s s'inspirent de l'aspect sociotechnique de l'école marxiste pour éviter une vision déterministe du 'progrès' technologique.Dans les contributions, on remarque également une volonté de nuancer l'approche foucaldienne à la surveillance, car les lectures déterministes de la théorie de
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,022 | 0,010 |
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 ».