Impact des contextes économique et organisationnel des entreprises sur le sens du travail chez les salariés
Bibliographic record
Abstract
Cet article propose d’établir des liens entre le sens du travail chez les salariés et les contextes économique et organisationnel dans lequel ils travaillent. Cet environnement économique est marqué, notamment, par la montée des relations donneurs d’ordre/sous-traitants, une gestion plus flexible de la production ou de l’emploi et la financiarisation des entreprises. Selon nos hypothèses, ces transformations agissent sur les conditions de travail et, de ce fait, sur le sens que les individus peuvent accorder à leurs tâches. Ce sens peut varier à la hausse comme à la baisse. Cette étude exploite deux bases de données françaises : tout d’abord, l’Enquête Conditions de travail 2013 réalisée auprès de 6724 salariés, rattachés à 5496 établissements. Ensuite, chaque établissement a été apparié à des données macro-sectorielles de l’Insee ( Base ESANE-FARE , en évolution entre 2008 et 2012), afin de disposer d’informations sur l’évolution de ratios qui caractérisent les dynamiques productives actuelles, comme le taux de marge ou la financiarisation du capital des entreprises. À l’aide de questionnaires auprès des salariés, quatre conditions du sens du travail ont été identifiées et, ensuite, mesurées par quatre scores. Il s’agit de l’utilité, l’autonomie, la pression temporelle et les relations dans le collectif de travail. Ce sont les variations de ces scores que nous cherchons à expliquer. Par une analyse multiniveau, nous pouvons mesurer l’impact du contexte organisationnel (niveau 2) et du contexte macro-sectoriel des entreprises (niveau 3) sur ces quatre conditions du sens du travail. Les résultats montrent comment l’organisation du travail dans les établissements et la financiarisation des entreprises influencent le sens du travail chez les salariés. De plus, nous avons observé que le sens de cet impact dépend beaucoup de la position de l’établissement dans la chaîne de valeur.
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 imitationNot 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.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| 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 teacher head, 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".