Bibliographic record
Abstract
L’industrie des agences de location de personnel a connu une expansion considérable au Canada et au Québec depuis une dizaine d’années. Devenue un mécanisme important dans le fonctionnement du marché du travail, elle apporte non seulement une flexibilité numérique et fonctionnelle accrue aux entreprises, mais elle est aussi une voie privilégiée d’accès au marché du travail pour de nombreux travailleurs, entre autres chez les jeunes travailleurs. La location de personnel s’inscrit dans le cadre d’une relation de travail tripartite entre le salarié, l’agence et l’entreprise cliente. Ce type de relation ne va pas sans poser des difficultés particulières qui trouvent difficilement leur solution dans la mesure où l’activité de location de personnel en tant que telle n’est nullement réglementée au Québec. La question qui se pose est celle de savoir si, compte tenu de la nature particulière de la relation tripartite, les droits reconnus aux salariés peuvent être exercés, en pratique, de façon à atteindre leur juste fin. De nombreux travaux, surtout à caractère juridique ont mis en lumière la difficulté d’identifier l’employeur véritable de même que l’incapacité des lois du travail, mieux adaptées aux relations de travail binaires, de prendre en compte adéquatement la situation particulière qui résulte de ce type de relations tripartite. D’autres travaux illustrent la disparité de traitement dont sont tributaires les salariés d’agence, les limites que pose la location de personnel à la liberté d’emploi et à la mobilité ou encore le taux élevé de lésions professionnelles observées chez les salariés d’agence, notamment chez les jeunes travailleurs. Les conséquences juridiques de l’absence réglementation de ce type d’activité sont bien connues et bien documentées. Le progrès de la connaissance repose désormais sur des recherches empiriques de façon à mieux connaître les conditions de travail réelles des salariés d’agence de même que les pratiques des agences de location.
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 | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.011 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.016 | 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".