L'organisation du travail en exploitation d'élevage : analyse de 630 Bilans Travail réalisés dans huit filières animales
Bibliographic record
Abstract
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 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 | 0.002 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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".