Organisation et intensité du travail
Bibliographic record
Abstract
Beaucoup de salariés trouvent leur travail plus dur, plus prenant, même s'il est aussi parfois plus intéressant. Mais l'organisation de l'économie et celle de l'entreprise changent et la nature de l'intensité du travail change en même temps. Prendre la mesure des liens qui unissent aujourd'hui organisation et intensité du travail exige de confronter des approches multiples, de rapprocher des travaux réalisés sur des terrains différents, par des méthodes diverses et s'inspirant d'une pluralité de disciplines et de postures théoriques. Ecrits par des économistes, des ergonomes, des gestionnaires, des juristes, des psychologues et des sociologues allemands, américains, australiens, belges, britanniques, canadiens, français, italiens et suédois, plusieurs dizaines de contributions font le point des connaissances et témoignent de la vitalité des recherches dans le domaine et de la vivacité des débats. Les articles composant cet ouvrage sont issus de communications à un colloque international sur l'intensité, l'organisation et la qualité du travail, organisé par le CEE, le Latts ainsi que le Cepremap et l'Ecole doctorale Entreprise-Travail Emploi. Ce colloque a bénéficié du soutien matériel et financier de la Fondation européenne pour l'amélioration des conditions de travail, de l'ACI travail (ministère de la Recherche), de la Dares (ministère du Travail) et de l'Inra. (présentation éditeur)
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 | 0.004 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.040 | 0.007 |
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".