Les quatre moments du travail à l’ère du capital algorithmique
Bibliographic record
Abstract
Cet article s’appuie sur la prémisse qu’un nouveau régime d’accumulation, que nous appelons le « capital algorithmique », domine progressivement l’économie mondiale depuis les 15 dernières années. Dans le sillon de cette profonde transformation marquée entre autres par la montée des plateformes et des technologies algorithmiques, les rapports entre capital et travail se modifient. L’article explore la reconfiguration du travail dans la foulée des vagues d’automation et de l’émergence de nouvelles formes de « travail digital ». Les impératifs reliés à l’accumulation algorithmique (extraction de données, développement de l’apprentissage machinique et de l’intelligence artificielle, automation, etc.) ne se limitent toutefois pas au travail digital, ils transforment également de plus en plus les moments industriel, extractif et domestique du travail global. Cet article conceptualise l’unité de ces quatre moments du travail — digital, extractif, industriel, domestique — sous la catégorie de travail algorithmique et explore les façons dont ils entrent en relation à la fois complémentaire et conflictuelle avec le capital algorithmique. Nous abordons également des formes de tensions et de luttes entre capital et travail qui émergent à l’ère du capital algorithmique et nous concluons en défrichant le problème du « fétichisme des algorithmes ».
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 | 0.005 | 0.020 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.009 |
| Open science | 0.002 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 0.003 |
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".