Bibliographic record
Abstract
Que faisons-nous de notre temps ? Force est de constater que nous peinons à évaluer le temps consacré à nos diverses activités quotidiennes. Si nous surestimons notre temps de travail, nous sous-estimons celui consacré à la télévision. Nous n’osons pas dire que nous lisons de moins en moins. Nous surestimons le temps que nous consacrons aux tâches domestiques, mais sous-estimons celui qu’y consacre notre partenaire… Bref, nos vingt-quatre heures de la journée gonflent ou rétrécissent au gré de nos perceptions. Dans un langage accessible et néanmoins rigoureux, tout en respectant les principes méthodologiques usuels, l’auteur de cet ouvrage présente un portrait de ce que font réellement les Québécois des vingt-quatre heures de leur journée ou des sept jours de leur semaine. Pour ce faire, il s’appuie sur cinq enquêtes canadiennes réalisées entre 1986 et 2010. Il propose également des comparaisons avec la France et les États-Unis basées sur des données du même type afin de relativiser certaines tendances. La génération actuelle travaille-t-elle davantage que la précédente ? Quelle est la véritable ampleur du stress temporel dont un grand nombre se dit affecté et qui en sont les plus touchés ? Les parents consacrent-ils plus de temps ou moins de temps à leurs enfants ? Où en sommes-nous réellement en matière de partage des tâches domestiques ? La civilisation du loisir serait-elle un mythe ? Le temps consacré à la culture est-il oui ou non en diminution ? Les nouvelles technologies ont-elles bouleversé la structure des temps sociaux ? L’auteur répond à toutes ces questions et à bien d’autres encore.
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 | 0.012 | 0.027 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.010 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.008 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 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".