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Record W2236811557

Les nouvelles formes d’emploi et le «brouillage» de la frontière entre la vie de travail et la vie privée : jusqu’où va l’obligation de disponibilité des salariés?

2010· article· fr· W2236811557 on OpenAlexaboutno aff
Guylaine Vallée

Bibliographic record

VenuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2010
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicDigital Economy and Work Transformation
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical sciencePhilosophy
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les normes minimales relatives à la durée du travail tracent une frontière entre le temps de travail pendant lequel le salarié exécute sa prestation de travail sous l'autorité de l'employeur moyennant rémunération et le temps de repos pendant lequel il a la libre disposition de son temps sans être soumis au pouvoir de contrôle de l'employeur. Il existe cependant un troisième temps où le salarié, sans être considéré au travail, ne dispose pas de la liberté de vaquer à ses occupations personnelles et reste subordonné à une éventuelle demande de l'employeur. Après avoir présenté le cadre général de cette obligation de disponibilité du salarié en vertu du Code civil du Québec, des lois du travail et de la Charte des droits et libertés de la personne, le présent article en explore les effets particuliers dans le contexte actuel marqué par l'émergence de formes d'emploi atypiques et de nouvelles technologies. A l'aide d'illustrations tirées de la jurisprudence, il veut montrer que cette obligation de disponibilité permet aux entreprises de disposer à moindre coût d'un bassin de main-d'oeuvre flexible dont le volume peut varier en fonction des besoins momentanés de la production et du service et que cette situation a des effets très importants sur les droits, notamment les libertés et droits fondamentaux, des salariés en cause.

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)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Theoretical or conceptual · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.676
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0040.002
Scholarly communication0.0000.002
Open science0.0000.000
Research integrity0.0010.001
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 head0.005
GPT teacher head0.199
Teacher spread0.194 · 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 teacher head, not a consensus.

Study designTheoretical or conceptual
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

Citations2
Published2010
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