Temporalités des cadres et malaise au travail
Bibliographic record
Abstract
L’équipe du CERTOP a mené une recherche sur les cadres en France, leur temps de travail, l’implication dans leur vie professionnelle et sur les temporalités sociales qui caractérisent leur quotidien. Cette recherche, financée par l’agence nationale de la recherche (ANR), a été menée dans sept entreprises et administrations. La démarche fondée sur la base de 100 entretiens retranscrits avec un corpus textuel de 600 000 mots permet de montrer et de circonscrire l’existence complexe d’un mal-être au travail. Celui-ci s’exprime d’une part autour de trois difficultés majeures : le stress, l’absence de reconnaissance symbolique de la contribution fournie, les tensions sociales au sein de l’entreprise. D’autre part, ce mal-être doit être analysé en prenant en compte le bien-être que les cadres expriment toujours concernant leur activité. Dans l’ensemble l’article dresse le portrait nuancé d’une catégorie sociale qui se caractérise par son hétérogénéité, mais aussi par une volonté d’échapper aux temporalités contraintes et de l’urgence afin de retrouver une qualité de vie qui réinvestit la vie privée.
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 | 0.004 | 0.013 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.021 | 0.002 |
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".