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Record W1492076898 · doi:10.4000/pistes.2696

Différences de gestion collective des situations critiques dans les activités de service selon deux types d’organisation du travail

2002· article· fr· W1492076898 on OpenAlexvenueno aff
Sandrine Caroly

Bibliographic record

VenuePerspectives interdisciplinaires sur le travail et la santé · 2002
Typearticle
Languagefr
FieldHealth Professions
TopicOccupational Health and Safety Research
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Cet article a pour objectif de caractériser les modalités de régulations collectives mises en œuvre dans la gestion quotidienne des « relations de service » pour en compenser les difficultés et perturbations. D’un point de vue théorique, on suppose que les régulations collectives dépendent des formes diverses de travail collectif, de l’élaboration du collectif de travail et des possibilités de mise en œuvre en fonction de l’âge et de l’expérience. Le travail analysé est celui des guichetiers dans deux bureaux de La Poste, distincts par leur organisation du travail et la stabilité de leur personnel. L’analyse de l’activité a pour but de comparer les régulations collectives de « situations critiques » par les employés en fonction de ces deux types d’organisation des guichets (division du travail ou activités collectives tolérées, voire encouragées). Ces « situations critiques » dans la relation de service relèvent de « conflits de buts » entre la conception personnelle de la mission de service public des employés et les régulations structurelles du travail, et la diversité de la clientèle. La comparaison de deux modes de gestion collective met en évidence une organisation intermétiers avec des possibilités d’autonomie et de discrétion qui conduisent à des gains de temps par rapport au client et d’efficacité en ce qui concerne la transmission des connaissances et la résolution d’éventuels problèmes.Ces résultats permettent des orientations vers l’amélioration des outils mis à la disposition du personnel, des moyens de transmission des connaissances et la reconnaissance de la complexité du travail dans les activités de service.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.003
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.716
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0040.001
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.000

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.

Opus teacher head0.058
GPT teacher head0.403
Teacher spread0.345 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designQualitative
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations26
Published2002
Admission routes1
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