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L'organisation du travail en exploitation d'élevage : analyse de 630 Bilans Travail réalisés dans huit filières animales

2012· article· fr· W287376593 on OpenAlexfundno aff
Sylvie Cournut, Sophie Chauvat

Bibliographic record

VenueINRAE Productions Animales · 2012
Typearticle
Languagefr
FieldAgricultural and Biological Sciences
TopicAgriculture and Rural Development Research
Canadian institutionsnot available
FundersMinistry of Agriculture - Saskatchewan
KeywordsHumanitiesPolitical scienceArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

S’intéresser au travail des éleveurs et à la vivabilité des exploitations devient primordial dans le contexte actuel d’interrogations fortes sur le renouvellement des éleveurs. Dans cette étude, nous qualifions l’organisation du travail de 630 exploitations réparties dans huit filières animales (bovin laitier et à viande, ovin laitier et à viande, caprin laitier et fromager, porc et volaille), spécialisées ou mixtes. Nous utilisons la méthode Bilan Travail qui quantifie par catégorie de main-d’oeuvre, les temps de travaux relatifs à la conduite des troupeaux et des surfaces et évalue une marge de manoeuvre en temps des exploitants. Chaque filière a ses spécificités renvoyant à des modèles techniques mais aussi socioculturels différents. Des proximités inattendues dans les leviers d’organisation mobilisés ont été mises en évidence entre filières herbivores et monogastriques. L’évaluation de la marge de manoeuvre en temps montre que pour 30% des exploitations enquêtées, la vivabilité est questionnée. La description de la diversité des logiques d’organisation montre qu’il y a plusieurs façons de se libérer de l’astreinte et de se ménager du temps libre. Les quatre logiques d’organisation identifiées, associées à des marges de manoeuvre en temps différentes, correspondent à des équilibres particuliers entre choix d'une production, la combinaison éventuelle avec d'autres ateliers, la dimension de l’exploitation et la configuration du collectif de travail. Mobilisés dans l’accompagnement des éleveurs pour résoudre leurs problèmes de travail, ces résultats donnent des clés pour mieux appréhender la situation de chaque exploitation, améliorer l’évaluation des marges de progrès et la pertinence des solutions envisagées.

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)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.618
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0040.001

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 head0.026
GPT teacher head0.252
Teacher spread0.226 · 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

Citations9
Published2012
Admission routes1
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