Le travail de soutien à domicile en zone grise : étude de cas du système d’allocation directe Chèque Emploi-Service
Bibliographic record
Abstract
Le système Chèque emploi-service (CES) est un mode de prestation de services de soutien à domicile de type « allocation directe » mis en place au Québec en 1996 afin de répondre aux revendications des personnes en situation de handicap et dont l’usage a depuis été largement étendu, principalement auprès des personnes âgées. Inspiré des différents modèles de type « cash-for-care », le CES permet un plus grand contrôle aux usager.ère.s et une personnalisation de leurs services, mais aussi d’importantes économies à l’État québécois. Notre étude de cas révèle que ces économies reposent entre autres sur le travail gratuit des personnes qui sont embauchées. Trois dynamiques concourent à ce phénomène : 1) la déqualification du secteur des services de soutien à domicile, 2) la dérégulation de la relation d’emploi induite par l’allocation directe, et 3) la succession de compressions budgétaires et de réduction de services. Cet article démontre que la confluence de ces trois dynamiques a pour effet de faire apparaître une « zone grise de l’emploi », c’est-à-dire un espace d’incertitude et d’arbitraire à l’intérieur duquel sont renégociées les conditions de travail et de rémunération. Le travail effectué gratuitement par les travailleuses apparaît alors tributaire des rapports de pouvoir et de dépendance qui se nouent entre elles et les usager.ère.s qui les emploient.
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 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 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".