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Record W2103191299 · doi:10.7202/1014575ar

L’analyse de l’articulation des temps de vie au sein de la profession médicale en France : révélateur ou miroir grossissant des spécificités sexuées ?

2013· article· fr· W2103191299 on OpenAlexvenueno aff
Nicky Le Feuvre, Nathalie Lapeyre

Bibliographic record

VenueEnfances Familles Générations · 2013
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicSocial Policies and Family
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Cet article vise à identifier quelques-uns des écueils analytiques qui surgissent lors de recherches sur les pratiques et aspirations en matière d’articulation des temps de vie au sein d’un groupe professionnel particulier, celui des médecins. Caractérisée par de très longues durées du travail, la profession médicale offre également une grande « souveraineté temporelle ». Si l’éthos de la profession médicale a longtemps été fondé sur un principe de « disponibilité permanente », plusieurs facteurs participent à une remise en question de ce socle historique des identités professionnelles, surtout chez les jeunes générations de médecins des deux sexes. Toutefois, ce changement ne s’exprime pas toujours dans les mêmes registres : en situation d’entretien, les femmes évoquent plus spontanément des aspirations « d’équilibre » des temps professionnels et familiaux, alors que les hommes revendiquent la recherche d’un « équilibre » individuel, par le truchement de loisirs personnels. Reste à savoir dans quelle mesure ces différences discursives renvoient effectivement à des pratiques sexuées spécifiques ou traduisent plutôt un mécanisme d’ajustement des récits aux injonctions normatives qui continuent de peser sur l’acceptabilité sociale des pratiques (et aspirations) masculines et féminines en matière d’articulation des temps de vie.

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)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies
Consensus categoriesScience and technology studies
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.186
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0030.003
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0000.000
Research integrity0.0010.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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 head0.033
GPT teacher head0.357
Teacher spread0.324 · 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 designObservational
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

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Published2013
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