Précarité et inégalités sociales de santé au travail à l’ère de la COVID-19
Notice bibliographique
Résumé
La crise du SRAS-CoV-2 (COVID-19) qui secoue l’ensemble de la planète soulève une fois de plus l’épineuse question des inégalités sociales de santé. On a beau dire que la COVID-19 touche tout le monde, sa répartition et ses effets au sein de la population sont loin d’être homogènes. Les conséquences économiques et sociales que cette pandémie entraîne touchent certains travailleurs et travailleuses plus que d’autres. En effet, il est reconnu que certains secteurs, métiers ou professions présentent un plus haut risque de contagion et de transmission de la COVID-19, et que certains travailleurs et travailleuses courent un plus grand risque de subir les contrecoups des choix effectués par les différents gouvernements et autorités sanitaires. La tendance à la précarisation des emplois qui s’observe depuis le milieu des années soixante-dix dans les pays industrialisés contribue sans doute à fragiliser l’emploi et à creuser les inégalités sociales, y compris les écarts en matière de santé et de bien-être. La pandémie actuelle, en plus de mettre en relief plusieurs formes de précarité, qui accentuent la vulnérabilité de certains travailleurs, souligne une éventuelle rupture de l’offre de services de santé et de possibles dysfonctionnements dans l’organisation du travail et la gestion. Aussi, nous posons le postulat que ces dysfonctionnements ne sont pas étrangers à la montée du néolibéralisme et de l’idéologie gestionnaire à la fin des Trente Glorieuses.
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 | 0,005 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,006 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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 ».