Bibliographic record
Abstract
Les sphères privée et professionnelle ne sont pas des domaines indépendants, mais bien interdépendants. Si un événement se produit à la maison, il aura inévitablement des répercussions au travail, et inversement. C’est pourquoi la recherche d’une meilleure articulation entre travail et famille occupe une place grandissante au quotidien et dans le domaine des sciences sociales et de gestion. Toutefois, si les difficultés générales de conciliation (longs quarts de travail, horaires peu flexibles) ont été relativement bien identifiées au fil des nombreuses recherches réalisées au Québec et ailleurs, les réalités propres à des milieux de travail donnés sont peu documentées. L’auteure a donc cherché à comprendre les spécificités de trois groupes professionnels : les travailleuses sociales, les infirmières et les policiers. Cet ouvrage présente les résultats de sa recherche, fondée sur des analyses statistiques réalisées à partir de questionnaires remplis par quelque 800 personnes et d’entretiens menés auprès d’une centaine de personnes. Il montre comment ces travailleurs parviennent à articuler quotidiennement emploi et famille en dégageant ce qui différencie chacune de ces professions. Le débordement négatif de l’emploi sur la famille est une situation fréquemment observée, alors qu’une bonne conciliation entre emploi et famille peut apporter des éléments positifs, tant pour l’individu que pour les organisations. Le travail de Diane-Gabrielle Tremblay contribue certainement à mieux comprendre les défis de la conciliation emploi-famille pour tenter d’améliorer la qualité de vie au travail et hors travail, ainsi que la performance des organisations.
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 | 0.009 | 0.019 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 0.002 |
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".