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Enregistrement W4296995950 · doi:10.3917/geco1.149.0035

Télétravail et formes de contrôle émergentes : le cas du secteur bancaire et financier pendant la crise sanitaire de la Covid-19

2022· article· fr· W4296995950 sur OpenAlexaff
Vincent Meyer, Caroline Diard, Dounia Rost

Notice bibliographique

RevueAnnales des Mines - Gérer et comprendre · 2022
Typearticle
Languefr
DomainePsychology
ThématiqueWorkaholism, burnout, and well-being
Établissements canadiensMinistère des Ressources naturelles et des Forêts (Québec)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceHumanitiesCoronavirus disease 2019 (COVID-19)ArtMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Le 17 mars 2020, les entreprises françaises ont soudainement placé leurs collaborateurs en télétravail à temps plein à la suite du premier confinement. Cette réorganisation dans l’urgence a été rendue possible grâce aux nouvelles technologies de l’information et de la communication. Mais elle a aussi subitement engendré de nouveaux modes d’organisation du travail, et en particulier de nouvelles formes de contrôle. La littérature sur le télétravail nous indique qu’un tel changement s’accompagne traditionnellement d’un renforcement du contrôle par les résultats. Notre étude exploratoire menée auprès de dix-sept salariés du secteur bancaire et financier révèle à l’inverse une baisse du contrôle par les résultats. Si cette baisse peut s’expliquer en partie par le contexte singulier de la crise de la Covid-19, notre étude souligne l’émergence de nouvelles formes de contrôle par les comportements (micro-management, multiplications des réunions) et par les ‟ inputs ” (multiplications des formations). Elle met surtout en exergue le renforcement du contrôle technologique et l’émergence d’une forme d’autocontrôle plus diffus, à travers la co-construction d’une culture d’entreprise fondée sur l’urgence et l’hyper-réactivité, un fort sentiment de redevabilité et la surveillance par les pairs.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,298
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,312 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations11
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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