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De nouveaux acteurs de la régulation du travail dans la gestion par projets

2009· article· fr· W1806176427 on OpenAlexvenueno aff
Marie‐Josée Legault, Guy Bellemare

Bibliographic record

VenueInterventions économiques · 2009
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicSocial Sciences and Governance
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPolitical scienceHumanitiesArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Dans le contexte d’une grande transformation de l’économie mondiale, on constate de plus en plus l’inadéquation des efforts de théorisation des relations de travail qui datent du fordisme, notamment du modèle d’analyse systémique (Dunlop, 1958) comme du modèle stratégique (Kochan, Katz et McKersie, 1986) ; dans ces deux modèles en effet, trois acteurs se partagent exclusivement la scène de l’action : les syndicats, les employeurs et l’État, et leurs interactions se déroulent essentiellement dans le cadre de l’État-nation. Or, on voit émerger de nouveaux modes de régulation qui, à leur tour, illustrent la nécessité d’intégrer de nouveaux acteurs et de nouvelles frontières aux modèles théoriques du système de relations industrielles. Une enquête menée auprès de 88 professionnels de l’informatique des entreprises de services technologiques aux entreprises, dans une population composée à parts égales d’hommes et de femmes, a permis d’y relever des pratiques de régulation qui non seulement remettent en cause les termes traditionnels de la régulation fordiste qui hier encore dominaient les bureaucraties professionnelles où on employait les professionnels de l’informatique, mais encore les frontières traditionnelles du système de relations industrielles selon deux aspects : celui des trois acteurs principaux : les employeurs, les travailleurs et l’État, par l’ajout du client et des équipes de travail ; et celui de la séparation entre les contextes du système de relations industrielles et ce système lui-même.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.021
metaresearch head score (Gemma)0.027
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.021
Threshold uncertainty score0.111

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0210.027
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0000.001
Bibliometrics0.0020.003
Science and technology studies0.0040.020
Scholarly communication0.0130.006
Open science0.0020.005
Research integrity0.0030.004
Insufficient payload (model declined to judge)0.0070.001

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.

Opus teacher head0.031
GPT teacher head0.331
Teacher spread0.300 · 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 source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
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

Citations2
Published2009
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