Le travail de l’Intelligence artificielle : rapport au travail et coup d’œil sociodémographique
Bibliographic record
Abstract
À Montréal, subventions et investissements privés à la clé, l’Intelligence artificielle est sur toutes les lèvres. Un écosystème propice au développement des technologies intelligentes dans la métropole québécoise émerge, faisant naître de nouveaux types d’entreprises. Ce mémoire a pour objectif de retracer le rapport spécifique au travail que développent les jeunes travailleurs choisissant d’œuvrer dans ce secteur prometteur, après avoir illustré qui ils sont d’un point de vue sociodémographique. Par l’entremise d’une étude qualitative, l’auteur s’interroge sur les conditions d’emploi en vigueur dans ces nouvelles entreprises technologiques et les couleurs données au travail en leur sein. L’enquête expose ainsi les plus récentes mutations relatives au travail et à l’emploi qui font en sorte que plus que jamais, le travail est une façon de s’exprimer en tant qu’individu. Elle saisit en acte la construction du sens que ces jeunes travailleurs hautement qualifiés attribuent à leur sphère professionnelle afin de pouvoir se soustraire de la flexibilité et de la précarité responsables de l’effritement de la société dite salariale.
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 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.018 | 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".