L'art de se faire bien voir : (en)jeux de survisibilité numérique et risques psychosociaux dans les cas de travail à distance
Bibliographic record
Abstract
En contexte de travail à distance, l'invisibilité physique de la personne dans les bureaux de l'organisation peut parfois être compensée par des pratiques communicationnelles d'hyperconnectivité ayant des impacts sur la santé mentale. Dans un contexte de société hypermoderne où la vue est le sens le plus sollicité, les travailleurs en ligne risquent de devoir répondre à une injonction à la visibilité virtuelle. Cette dernière résulte de divers niveaux de contrôle : par le management, par les pairs, et par l'auto-subordination, si les individus ont intégré le discours organisationnel et se responsabilisent de leurs résultats. Cette recherche interroge comment la (sur)visibilité numérique comme pratique communicationnelle peut faire figure à la fois de soumission au discours organisationnel, au contrôle du management ou des pairs, mais aussi de micro-résistance et d'outil émancipatoire si le travailleur réussit à devenir le maître du jeu de la visibilité. Dans tous les cas, ce jeu balançant absence physique et présence virtuelle suppose un fort autocontrôle de la part de l'individu qui le pratique, et peut, paradoxalement, conduire à une forme d'épuisement professionnel. La méthodologie retenue consiste en huit d'entretiens semi-dirigés avec différents types de salariés travaillant à distance avant la pandémie - télétravail partiel ou total - sur leurs pratiques communicationnelles virtuelles et les impacts qu'ils et elles ont identifié sur leur bien-être. Cette recherche entend inciter à appréhender au mieux les enjeux communicationnels du travail à distance et la prise en compte du bien-être des salariés dans les organisations, dans un contexte de développement fulgurant du travail à distance.
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 | 0.007 | 0.024 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.010 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.012 |
| Open science | 0.002 | 0.004 |
| Research integrity | 0.003 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".