Bibliographic record
Abstract
Cet article a pour objectif d’illustrer les limites d’un mode de gestion désincarné de l’activité réelle de travail. Nous prenons l’exemple d’un mode de gestion « top-down » d’une formation en santé au travail destinée aux préposés aux bénéficiaires travaillant dans les organisations gériatriques au Québec. À partir d’une étude qualitative (neuf entrevues semi-dirigées avec des préposés) visant à déterminer les facteurs favorables à l’application de cette formation, nous décrivons trois résultats principaux. D’une part, l’activité des préposés est structurée quotidiennement en matière de rythmes de travail et de balises temporelles. D’autre part, les préposés utilisent des stratégies de régulation des temporalités qui contreviennent en partie aux savoirs transmis lors de la formation initiale. Enfin, le contenu du programme de formation n’est pas fréquemment respecté. Nous émettons deux recommandations visant le développement d’autres formations en nous basant sur la participation directe des préposés.
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 | 0.003 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.011 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.007 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.025 | 0.002 |
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".