«Je dois mettre dans ma tête que c’est pour rendre service» : engagements et contraintes de l’emploi des préposées au soutien à domicile embauchées par le Chèque emploi-service
Bibliographic record
Abstract
Le système chèque emploi-service (CES) est un dispositif qui permet l’allocation aux usagers et usagères de services de soutien à domicile une enveloppe d’heures de services qu’ils et elles peuvent utiliser afin d’embaucher les préposées aux services de soutien à domicile (PSD) de leur choix. En prenant pour point de départ la diversité des expériences d’emploi de quatorze travailleuses interviewées individuellement, ce mémoire de maitrise s’articule autour de deux pôles principaux : 1) une revue historique des enjeux qui ont contribué au façonnement du système d’allocation directe CES et aux conditions d’emploi qui lui sont liées, et 2) une analyse des dynamiques qui contribuent à l’informalisation du secteur des services de soutien à domicile au Québec. Ce projet permet d’alimenter notre compréhension de la néolibéralisation de l’État social, à la fois dans son rôle de prestataire de soins de santé et de services sociaux, que de régulateur des marchés du travail.
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 | 0.005 | 0.011 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.016 | 0.017 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.007 |
| Open science | 0.002 | 0.006 |
| Research integrity | 0.003 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 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".