La santé au travail au prisme du genre: épistémologie, enquêtes et perspectives internationales
Bibliographic record
Abstract
Comment rendre compte de la santé au travail en tenant compte des appartenances de genre ? Cette question suppose de saisir les différences tant au niveau sociétal qu'au niveau du travail lui-même, d'intégrer des dimensions liées à la socialisation et à l'ethos des groupes, de rendre compte des effets du travail dans son articulation aux contextes de vie et aux trajectoires. Que nous disent les grandes enquêtes quantitatives ? Prenant appui sur des enquêtes quantitatives nationales au Québec et au Chili les auteurs affinent les résultats en mettant en exergue les différences hommes-femmes ainsi que les sources de ces différences. Ils questionnent les enjeux et les rapports de force autour de la construction des indicateurs. Au fil des chapitres, on découvrira tout à la fois les données produites et les problèmes de méthodes qui se posent au chercheur souhaitant faire apparaître des corrélations entre différentes situations et différents contextes. Une focale mise sur les conducteurs de bus au Portugal illustre la manière dont les acteurs et particulièrement les femmes sont fragilisés par des rythmes de travail incompatibles avec leurs contraintes de vie. Contributions de : Karen Messing, Elisa Ansoleaga, Angelo Soares, Marianne Lacomblez, Nicky Le Feuvre ; Introduction de Régine Bercot.
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 | 0.015 | 0.012 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.007 | 0.012 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.035 |
| Scholarly communication | 0.025 | 0.011 |
| Open science | 0.002 | 0.006 |
| Research integrity | 0.003 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.001 |
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.
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".