Hyperconnexion et (in)dépendance des gestionnaires de communautés québécois·e·s face aux plateformes
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Se professionnalisant depuis quelques années, le métier de gestionnaire de communautés en ligne (GCL) se caractérise de plus en plus par une double plateformisation, à travers d’une part la multiplication des tâches et des outils nécessaires au travail sur les réseaux socionumériques, et d’autre part la nécessité de se tenir informé sur les évolutions algorithmiques des plateformes. L’objectif de cet article est de comprendre les enjeux auxquels font face les GCL au Québec, telles que l’hyperconnexion et la déconnexion, en lien avec le phénomène de plateformisation. Pour ce faire, nous mobilisons les données d’un projet de recherche mené entre 2020 et 2022 auprès de GCL du Québec, dans une démarche qualitative. L’approche méthodologique se décompose en deux volets, consistant d’abord en 33 entretiens qualitatifs avec des GCL du Québec autour de leurs pratiques, puis en deux groupes de discussion. Nos résultats permettent d’identifier une dépendance aux plateformes, en lien avec l’absence de régulation du métier de GCL au Québec en regard des horaires de travail et l’usage des dispositifs dans leur vie personnelle. De plus, les GCL sont souvent confronté·e·s à l’hyperconnexion, participant au technostress. Par la nature même de cette profession, l’hyperconnexion apparaît difficilement contournable en raison des exigences d’apprentissage continuel et de la multitude des outils nécessaires à la réalisation des tâches. Des tactiques de déconnexion mobilisant différents types de barrières (matérielles, temporelles, spatiales, organisationnelles, relationnelles, administratives) sont néanmoins mises en place de manière individuelle par les GCL pour tenter de préserver leur équilibre de vie.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle