Bibliographic record
Abstract
Résumé Pendant une relation contractuelle et au terme de celle-ci, le salarié doit demeurer loyal à son employeur et ne pas lui nuire ou le tromper. Or, si l’employeur entretient des soupçons quant à l’exécution véritable et diligente de la prestation de travail ou s’il craint que son salarié le trompe, de quels droits jouit-il et jusqu’où peut-il exercer ces droits? L’employeur peut-il, par tous les moyens et au moindre doute, soumettre ses salariés à une surveillance soutenue? S’il congédie son salarié en ayant fait usage de moyens de surveillance à son insu à l’intérieur ou à l’extérieur de l’entreprise, peut-il faire admettre cette preuve devant un tribunal? Après avoir rappelé les droits et les obligations de chaque partie, cet article examine comment les tribunaux québécois balisent les modes de surveillance des salariés pendant les heures du travail et en dehors de celles-ci. En outre, il faut retenir que la surveillance par caméra vidéo doit être justifiée par des motifs rationnels et exercée par des moyens raisonnables.
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 | 0.001 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.018 | 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".