Bibliographic record
Abstract
¿Cómo pensar el trabajo? 1 ¿Cómo pensar lo que resulta de una evidencia cotidiana pero que, sin embargo, escapa a una definición límpida, cristalizada, especializada (Schwatz, 2004)?Indudablemente, podemos imaginar una posición nominalista, según la cual el trabajo sería caracterizado como siendo «la designación social de ciertas acciones humanas (Dujarier, 2016, p 101).¿Pero cuál es entonces el alcance de una tal definición? 2 ¿Cómo pensar lo que se identifica a menudo con el empleo a punto de enmascarar su espesor?¿Confundir trabajo y empleo no significa también ocultar lo que hay en común y lo que circula, como experiencia, entre el trabajo caracterizado como una prestación remunerada inscrita en un régimen de derechos, por un lado, y en los registros menos visibles, tal como el trabajo doméstico, por otro?¿No será precipitado asimilar el trabajo al hecho de «ocupar un puesto» de «asumir una profesión» o de «reconocerse en un oficio» (Lhuilier, 2016, p 132, traducción libre)?¿No será, paradójicamente, desconsiderar la importancia de las variables características de las condiciones de empleo, tanto en lo que se relaciona con las modalidades y los impactos de una ruptura del contrato de trabajo como los derechos, asociados o no a este o aquél empleo, en materia de formación, de asistencia médica, de jubilación, y así subestimar el impacto del desempleo, en particular sobre la salud (Lhuilier, 2016, p 151)?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 | 0.003 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.006 |
| Open science | 0.003 | 0.012 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.385 | 0.175 |
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".