Le « Big Data » : opportunité et prudence
Bibliographic record
Abstract
L’essor de la technologie dans les organisations rend désormais possible la collecte et l’accès à des quantités massives d’informations de diverses natures et provenant de différentes sources (c.-à-d. des mégadonnées ou « Big Data »), permettant ainsi de mesurer et de comprendre sous un nouvel angle la complexité du vécu des employés en milieu de travail. Le premier objectif de cet article est de présenter sommairement la façon dont l’accessibilité croissante des mégadonnées a le potentiel de révolutionner la recherche et la pratique dans le monde du travail. Par ailleurs, le second objectif est d’exposer certaines limites et certaines vigilances à avoir en tant que chercheur, à l’égard des enjeux éthiques liés à l’accès, à l’utilisation, et à l’interprétation de ces mégadonnées. Quelques pistes de réflexion concernant l’élaboration de devis, le consentement lié à la participation et la multiplicité des acteurs impliqués dans ce nouveau type de recherche organisationnelle sont proposées.
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 | 0.042 | 0.075 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.019 |
| Scholarly communication | 0.026 | 0.028 |
| Open science | 0.002 | 0.010 |
| Research integrity | 0.005 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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".