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Record W4389888676 · doi:10.1522/radm.no7.1668

Comment changer? Quelques pistes de réflexion d’un point de vue syndical

2023· article· fr· W4389888676 on OpenAlexaffvenueabout
Diane Gagné, Dominic Lemieux

Bibliographic record

VenueAd machina l avenir de l humain au travail · 2023
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicSocial Sciences and Governance
Canadian institutionsUniversité du Québec à Trois-Rivières
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

De nouvelles opportunités s’offrent au mouvement syndical. La rareté de la main-d’oeuvre et la situation économique (inflation) procurent une conjoncture favorable aux organisations syndicales leur permettant de regagner du terrain perdu. De plus, outre la récente décision de la Cour d’appel du Québec concernant les travailleurs et travailleuses étudiants d’ABI - qui reconnait que ceux-ci ne peuvent pas être payés moins pour accomplir des tâches équivalentes - de récents changements législatifs rendent plus difficiles l’adoption de clauses de disparité de traitement et commandent l’obligation d’une rémunération équivalente pour les travailleurs et travailleuses d’agence. Reconnaissant la nécessité du changement organisationnel, thématique de ce numéro, pour les différentes parties prenantes du monde du travail, les auteur.es posent alors cette question : comment les organisations syndicales pourraient saisir l’occasion qui se présente? Dit autrement, comment pourraient-elles contribuer à réduire la précarité en emploi tout en assurant la pérennité des organisations ? Après cinq décennies de « vent de face », les astres sont alignés pour que le mouvement syndical reprenne l’offensive et travaille à renverser la vapeur de la précarisation du travail, Pour se faire, il faut sortir du carcan de leur corporatisme syndical, et surtout ne pas « surfer » sur la satisfaction des membres. Il faut au contraire des actions d’éducation, de mobilisation et de sécurisation, afin de contrer la précarisation du marché du travail. Cette conjoncture favorable doit aussi bénéficier aux travailleurs et travailleuses précaires, une telle opportunité ne se représentera pas souvent!

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.011
metaresearch head score (Gemma)0.025
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Commentary · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.117
Threshold uncertainty score0.233

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0110.025
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0000.001
Bibliometrics0.0010.002
Science and technology studies0.0120.013
Scholarly communication0.0160.013
Open science0.0020.006
Research integrity0.0080.011
Insufficient payload (model declined to judge)0.0320.006

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.

Opus teacher head0.024
GPT teacher head0.305
Teacher spread0.281 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designNot applicable
Domainnot available
GenreCommentary

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".

Quick stats

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Published2023
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