Travail de <i>care</i> des travailleuses de la santé en situation de pandémie de COVID-19 : quel engagement de la part des autorités gouvernementales?
Bibliographic record
Abstract
La COVID-19 a pressé les gouvernements à intervenir à l’aide de données partielles sur l’efficacité des moyens. Les femmes sont particulièrement touchées car elles sont plus nombreuses à s’occuper des autres. Cette étude a pour but de comprendre l’influence des décisions politiques sur les conditions de vie et de travail des travailleuses de la santé. Une analyse des interventions gouvernementales de santé publique du Québec et des revendications des travailleuses de la santé retrouvées dans les documents journalistiques et les communiqués de presse officiels du gouvernement (13 avril au 1er juillet 2020) a été effectuée. Les résultats démontrent le manque de reconnaissance des autorités face à certains types de care, ainsi qu’une inadéquation dans les moyens de prise en charge pour prendre soin de la population. Le peu de reconnaissance des conditions de vie et de travail lors de décisions politiques engendre une répartition inéquitable des fardeaux associés à la pandémie.
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 | 0.015 | 0.021 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.002 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| 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".