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Enregistrement W2920273656 · doi:10.7202/1056308ar

Caractériser le méta-travail des nomades numériques : un préalable à l’identification des compétences requises

2019· article· fr· W2920273656 sur OpenAlexaffvenue
Claudine Bonneau, Lucie Enel

Notice bibliographique

RevueLien social et Politiques · 2019
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDigital Economy and Work Transformation
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Le travail mobile ne peut pas être simplement exécuté « n’importe où, n’importe quand », puisqu’il implique aussi du méta-travail afin de mobiliser les ressources nécessaires à son accomplissement, et de faire face aux contraintes liées à l’environnement et aux contextes temporel et social dans lesquels il s’insère. Bien que la littérature antérieure issue des champs de la sociologie du travail, de la communication et du travail coopératif assisté par ordinateur ait déjà documenté certaines formes de méta-travail, telles que le travail d’articulation, aucun écrit ne s’est penché sur les particularités associées au nomadisme numérique, qui est une forme extrême de travail mobile permettant aux professionnels d’allier leur intérêt pour le voyage à la possibilité de travailler à distance. Dans cet article, nous présentons cinq formes de méta-travail que nous avons catégorisées en fonction de trois finalités, soit : 1) rendre le site et le mode de travail nomade effectif ; 2) assurer la coordination avec les autres et la continuité du travail à travers différents lieux, moments et projets ; et 3) fonctionner en terre étrangère et voyager. Pour chaque forme de méta-travail, nous détaillons les activités individuelles et interactionnelles impliquées. Bien que le méta-travail ne soit pas exclusif à ce type de travailleurs, il revêt un caractère « cumulatif » pour les nomades numériques, ce qui en accroît l’intensité, et soulève des questions relatives à l’invisibilité et à la responsabilité des activités qui y sont associées.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,042

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0040,004
Communication savante0,0120,013
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,003

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,274 · 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'étudeQualitatif
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

Citations14
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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