Aspectos sociales en el desarrollo sustentable de los sistemas de trabajo : colaboración universidad-sindicatos respecto del trabajo de las mujeres
Bibliographic record
Abstract
El desarrollo sustentable de los sistemas de tra-bajo no se puede realizar sin el bienestar de los trabajadores y trabajadoras. Este artículo plantea la importancia de preocu-parse específicamente del trabajo de las mujeres. Por medio de datos parciales de cuatro estudios realizados en el marco de una experiencia de colaboración con tres grandes centrales sindicales de Québec, ilustramos ciertos aspectos sociales del trabajo que afectan específicamente o mayoritariamente a las mujeres. La metodología se basa en entrevistas y observacio-nes de la actividad del trabajo y es de tipo participativo. A partir de estos estudios, mostramos que el análisis del trabajo de las mujeres y de la conciliación entre el trabajo y la familia cues-tionan las formas de organización del trabajo que debilitan los colectivos de trabajo y afectan las estrategias de regulación de la tarea y de preservación de la salud mental. Discutimos tam-bién la importancia de la colaboración con los sindicatos que aportan una reflexión sobre problemáticas emergentes, difun-den los resultados y contribuyen a generar una presión social necesaria al mejoramiento de las condiciones de trabajo.
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 | 0.004 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.013 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".