Bibliographic record
Abstract
Ces ouvriers revendiquent leur appartenance à l’institution, tout en n’étant pas toujours identifiés comme faisant partie de l’hôpital. Minoritaires et bien que contribuant au bon fonctionnement de l’établissement, ils sont stigmatisés dans cet univers dominé par les « blouses blanches ». Cultivant leur identité, ils disent appartenir à des corporations ouvrières aux fortes traditions. Pourtant, un effritement de ces dernières s’observe depuis des années : des métiers disparaissent, l’externalisation se développe, la figure de l’ouvrier militant n’est plus ; leur vêtement de travail change d’allure au fil du temps ; les « jeunes » s’affichent en jean, seuls les « anciens » font toujours du bleu leur emblème. Le vêtement constitue un bon analyseur des jeux et des enjeux de l’apparence, mais plus largement aussi des rapports sociaux, dans les mondes du travail. À partir de l’analyse du « vêtement au travail » des personnels ouvriers des hôpitaux de Paris (AP-HP), Anne Monjaret cherche à saisir comment ces agents d’État, « les bleus », se conforment ou non aux codes internes du savoir-faire et du savoir-être, comment ils échappent ou non aux normes sociales du groupe de travail ou de l’institution, comment se combinent en définitive les normes institutionnelles avec les expressions collectives — ici corporatistes — et individuelles.
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 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.016 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.051 | 0.008 |
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".