Les modes de communication et leurs combinaisons. Quand l'espace compte toujours
Bibliographic record
Abstract
Résumé Cet article décrit les formes différenciées de communication sur le lieu de travail des salariés, en fonction de leur localisation, en mobilisant les enquêtes c.o.i . (Changement organisationnel et Informatisation, 1997) et « Techniques et Organisation du travail » (1987, 1993). Dans un premier temps, la relation positive entre intensité de communication et taille de la ville, dans laquelle travaille le salarié, est vérifiée. Cette relation est robuste à l’introduction de nombreuses variables de contrôle. Cependant, la forte intensité de communication en ville ne serait pas due à des échanges en face à face plus nombreux mais à une utilisation des télécommunications plus dense. Les effets de complémentarité – substitution entre les différents médias et leur variabilité dans l’espace – sont ensuite étudiés à l’aide de différentes méthodologies (régressions de l’intensité d’utilisation d’un média sur l’intensité d’utilisation de l’autre et fonction de production de communication). Il semble ainsi que, loin de réduire l’avantage à la localisation en ville, en termes de communication, le développement des télécommunications risque au contraire de le renforcer.
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 | 0.016 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.007 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.022 | 0.003 |
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".