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Record W2119615704 · doi:10.7202/1017623ar

La réglementation française des agences de location de personnel : l’intégration des travailleurs temporaires dans les communautés d’origine et d’accueil

2013· article· fr· W2119615704 on OpenAlexaffvenueabout
Laurence Fontaine

Bibliographic record

VenueLes Cahiers de droit · 2013
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicSocial Sciences and Governance
Canadian institutionsUniversité du Québec à Montréal
Fundersnot available
KeywordsPolitical scienceHumanitiesArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Le néolibéralisme a non seulement conduit à la création de nouvelles catégories d’emploi, concrétisant la précarisation des relations de travail, mais aussi à l’externalisation de plus en plus fréquente de la main-d’oeuvre. Au coeur de ce marché du travail renouvelé et défavorable aux travailleurs, les entreprises de travail temporaire occupent une place de premier ordre. Celles-ci fournissent à des entreprises une main-d’oeuvre qualifiée, sur demande, sans être contraintes par la totalité des lois du travail. Le législateur français a très tôt choisi de réguler ce type de relations de travail tripartites ; tel n’est pas le cas au Québec. Aucune loi spécifique n’ayant été élaborée, de très nombreux travailleurs temporaires y sont livrés à eux-mêmes, mais aussi aux pratiques peu orthodoxes des « agences de location de personnel », telles qu’elles sont nommées au Québec. Ces agences gèrent les travailleurs temporaires comme n’importe quelle autre fourniture, disparaissent du jour au lendemain ou encore se dédoublent pour échapper aux réclamations salariales. Le législateur québécois gagnerait à s’inspirer du modèle français : celui-ci, bien qu’il soit imparfait, propose plusieurs mesures très intéressantes. L’angle d’approche choisi par l’auteure pour présenter les dispositions françaises est celui des communautés d’origine et d’accueil des travailleurs temporaires. À son avis, il importe que le législateur québécois régule les activités des agences de location de personnel et s’attaque sérieusement et rapidement au cas de cette catégorie de travailleurs qui, plus que n’importe quelle autre, souffre de la crise économique.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.642
Threshold uncertainty score0.720

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.002
Science and technology studies0.0050.005
Scholarly communication0.0050.002
Open science0.0010.002
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0120.001

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 head0.024
GPT teacher head0.288
Teacher spread0.264 · 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; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
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

Citations0
Published2013
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