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Record W2019327705 · doi:10.3917/tgs.008.0167

Les 35 heures des hommes et des femmes

2002· article· fr· W2019327705 on OpenAlexaff
Martine Lurol, Jérôme Pélisse

Bibliographic record

VenueTravail genre et sociétés · 2002
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicSocial Policies and Family
Canadian institutionsMinistère de l’Emploi et de la Solidarité Sociale (Québec)
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Résumé A partir de trois entreprises ayant signé des accords Aubry I, de taille, de secteur et de localisation variés, Martine Lurol et Jérôme Pélisse analysent dans cet article la question des différences entre les hommes et les femmes dans la mise en œuvre des 35 heures. Dans les trois entreprises étudiées, les représentations différenciées du travail jouent de façon implicite sur les choix des modalités de réduction du temps de travail retenus, ceux-ci renforçant les traitements différenciés selon le genre. Ainsi, l’égalité professionnelle, clairement identifiée dans le bilan social d’une entreprise, n’est en fait qu’un affichage, les pratiques de gestion du personnel étant sexuées et liées aux représentations de l’emploi féminin véhiculées par les employeurs et par les salariés. Ces pratiques entraînent une prise de jours RTT différente pour les hommes et pour les femmes. L’accroissement de la flexibilité dans une autre entreprise, avec en corollaire l’irrégularité des horaires et les variations de l’amplitude des temps travaillés consécutives aux 35 heures annualisées, ne facilite pas le développement d’un temps “libéré” du travail en particulier pour les femmes non qualifiées. La non prise en compte dans l’accord RTT d’une catégorie de personnel dans une troisième entreprise montre bien que le temps de travail joue comme un révélateur et un marqueur des disparités entre les sexes et entre les catégories sociales. Par ailleurs, des entretiens menés avec des couples travaillant dans la même entreprise permettent de mieux cerner les tensions et les arbitrages qui s’opèrent dans la vie privée où la répartition des rôles ne va pas de soi.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesScience and technology studies, Insufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.578
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0020.004
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0110.001

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 head0.352
GPT teacher head0.467
Teacher spread0.115 · 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; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designNot applicable
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

Citations10
Published2002
Admission routes1
Has abstractyes

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