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Record W2474646361 · doi:10.7202/1036259ar

Travailleuses, gestionnaires, syndicat. Trois perspectives sur la conciliation travail-famille au sein de marchés d’alimentation et de restaurants au Québec

2016· article· fr· W2474646361 on OpenAlexaffvenueabout
Mélanie Lefrançois, Catherine des Rivières‐Pigeon, Sylvie Fortin

Bibliographic record

VenueRevue multidisciplinaire sur l emploi le syndicalisme et le travail · 2016
Typearticle
Languagefr
FieldHealth Professions
TopicWorkplace Health and Well-being
Canadian institutionsUniversité du Québec à Montréal
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Non seulement les horaires de travail « non standards » propres aux marchés d’alimentation et aux restaurants posent d’énormes défis à la conciliation travail-famille (CTF), mais ils influent sur la santé physique et mentale des personnes employées. Cette étude qualitative vise la compréhension des pratiques, des difficultés et des stratégies de CTF présentes dans ces deux milieux de travail. Quarante-deux entretiens semi-dirigés ont été menés auprès de travailleuses, de gestionnaires et de représentantes et représentants syndicaux. Une analyse thématique nous a permis de saisir la complexité de l’articulation entre les aspects formels et informels des pratiques de conciliation, ainsi que les différents facteurs qui contribuent à l’invisibilité des enjeux auxquels doivent faire face les travailleuses de ces milieux. Plus particulièrement, l’inégalité entre les postes occupés par les femmes et par les hommes a émergé des données, notamment la précarité importante vécue par les caissières. L’ampleur des difficultés de conciliation rapportées et la faible ouverture des milieux de travail aux enjeux de CTF pourraient expliquer la résignation des travailleuses et l’impression partagée par tous les acteurs que les conditions de ces milieux ne peuvent être changées.

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)0.011
metaresearch head score (Gemma)0.005
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Research integrity
Consensus categoriesMeta-epidemiology (narrow), Research integrity
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.549
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0110.005
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0020.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0030.002
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0020.003
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.001

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 head0.031
GPT teacher head0.348
Teacher spread0.317 · 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; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designObservational
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

Citations5
Published2016
Admission routes3
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