Genre et statistiques : est-ce que « l’analyse de grappes » peut nous aider à comprendre la place du genre dans la recherche de meilleures conditions de travail ?
Bibliographic record
Abstract
L’activité de régulation de l’interface travail-famille (ATF), surtout associée aux femmes, est déterminée notamment par la répartition des horaires, la flexibilité des aménagements, et le soutien organisationnel. Répondant à une demande syndicale, nous avons analysé la situation de personnes salariées d’un commerce de détail aux horaires imprévisibles, variables, et étendus. Nous avons caractérisé les préférences d’horaire de 247 travailleurs et 303 travailleuses par une analyse de grappes.Nous voyons que quatre grappes (profils) caractérisent les préférences d’horaire, les hommes et les femmes ne sont pas distribués uniformément à travers les profils, les préférences intragenres sont hétérogènes. En principe, la diversité observée pourrait faciliter la création d’un horaire adapté aux préférences, mais l’entreprise étudiée a montré peu d’intérêt pour l’ATF et l’égalité des femmes. Nous concluons que l’analyse de grappes se prête à l’analyse ergonomique et l’intervention stratégique. Nous discutons de la portée de sa contribution pour promouvoir l’égalité professionnelle.
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 | 0.028 | 0.110 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.008 | 0.014 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.009 |
| Open science | 0.002 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.022 | 0.003 |
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".