Le « mobile working » : De nouvelles perspectives sur les lieux et les formes du télétravail
Bibliographic record
Abstract
Le télétravail suscite de plus en plus d’intérêt depuis quelques années, notamment en Europe, depuis la Commission européenne a adopté un accord-cadre sur le télétravail en 2002. Les résultats présentés ici sont issus d’une enquête menée en Belgique, dans une grande organisation du domaine des technologies de l’information. L’enquête porte en fait sur le « mobile working », soit une définition un peu plus large que celle souvent retenue pour le télétravail. Ici, on inclut la possibilité que les télétravailleurs travaillent chez le client, à l’hôtel et en nombre d’endroits, et l’on s’est intéressé entre autres aux enchaînements de lieux de travail que vivent ces populations, ce qui représente d’ailleurs une des originalités de la recherche. Ceci est particulièrement intéressant en effet puisque l’on considère que le travail mobile (en divers lieux) a eu tendance à s’accroître au cours des dernières années, mais que peu d’enquêtes ont permis d’en mesurer aussi précisément le contenu, les enchaînements de lieux de travail, les sources de satisfaction et d’insatisfaction, ce qui est fait ici.
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.012 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.011 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.004 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 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".