L’activité professionnelle des femmes en France sur fond de pénuries d'emplois
Bibliographic record
Abstract
Au cours des quinze dernières années, un modèle d'activité professionnelle des femmes s'est consolidé. Il s'est développé sur l'effondrement de la valeur sociale du travail domestique et lui a substitué celle du travail salarié comme mode privilégié d'intégration sociale. La norme d'activité professionnelle continue s'est imposée à la majorité des femmes en France. Mais la progression de ce modèle se heurte à la pénurie d'emplois et se produit à un moment où le travail est en crise. Paradoxalement, alors que les femmes ont bénéficié depuis les années 1980 des rares créations d'emploi, leur situation ne s'est pas sensiblement améliorée; au contraire, de nouveaux clivages se sont substitués aux anciens. Elles sont particulièrement affectées par le chômage, par la précarisation des statuts d'emploi et par celle de leurs conditions de travail. Le travail à temps partiel est l'un des instruments de cette précarisation, à l'intersection des politiques de flexibilité des entreprises et de l'action publique contre le chômage et l'exclusion. La politique de partage du travail, en dépit de ses intentions louables, contribue à accentuer les clivages non seulement entre hommes et femmes mais aussi entre femmes.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.020 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".