Les enjeux et risques du télétravail pour les femmes au Canada et au Québec
Bibliographic record
Abstract
Diane-Gabrielle TremblayLes enjeux et risques du télétravail pour les femmes au Canada et au Québec Dans pratiquement tous les pays, la Covid-19 a entraîné une importante hausse du pourcentage de personnes travaillant à domicile.Au Canada, le taux est passé d'environ 10 % des personnes salariées qui pouvaient occasionnellement faire du télétravail avant la pandémie à 40 % en avril 2020 [Tremblay, 2020].Par la suite, le télétravail a baissé à 27 % puis s'est stabilisé autour de 32 % en février 2021 [Statistics Canada, 2020a].Si les enquêtes canadiennes ont permis de confirmer un grand intérêt pour le télétravail, il semble que nous allons vers une situation hybride, possiblement mi-temps en télétravail et mi-temps au bureau.La plupart des personnes semblent préférer une présence partielle au bureau, pour éviter justement certains risques ou difficultés associés au télétravail, sur lesquels notre contribution souhaite jeter un peu de lumière.Avant la pandémie, le télétravail visait parfois à faciliter la « conciliation » entre travail et famille des salarié•e•s ou encore réduire le temps de déplacement, mais après il a progressé presque partout, dans des degrés divers selon les professions et secteurs.
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 | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.000 |
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".