La gestion des carrières ouvrières : un sentiment de réussite possible pour les salariés?
Bibliographic record
Abstract
La main d’oeuvre ouvrière compétente et qualifiée vient à manquer dans certains secteurs et les entreprises ressentent le besoin de comprendre cette population afin de recruter et conserver ce type de salariés. Or, la plupart des ouvrages sont surtout utiles pour les individus poursuivant des carrières traditionnelles de « cols blancs ». Clairement, les hypothèses retenues sont problématiques pour les ouvriers car elles placent les individus dans une position où le succès est inaccessible. En effet, la théorie traditionnelle de la carrière a développé des modèles qui considèrent que tous les salariés sont guidés par les mêmes systèmes de valeurs (statut, pouvoir, salaire). Le succès de carrière tel qu’il est classiquement modélisé et mesuré n’est donc pas nécessairement représentatif de la conception actuelle des ouvriers. Disposer d’une définition subjective est un point de départ utile pour comprendre l’évaluation du succès de carrière chez les individus et analyser les comportements qui en découlent. Après une revue de littérature expliquant notre cadre théorique, nous présentons ici les résultats d’une série d’entretiens exploratoires menés auprès d’ouvriers afin d’obtenir leurs propres critères du succès de carrière.
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 imitationNot 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.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
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.
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 teacher head, 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".