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Record W4404168613 · doi:10.7202/1116719ar

L’insolite « monde d’après » de la restauration. Une comparaison France-Italie-Québec

2024· article· fr· W4404168613 on OpenAlexaffabout
Giovanna Fullin, Sylvie Monchatre, Samantha Vila Masse

Bibliographic record

VenueCommunitas · 2024
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicSocial Sciences and Governance
Canadian institutionsInstitut de recherche Robert-Sauvé en santé et en sécurité du travail
Fundersnot available
KeywordsArtHumanities

Abstract

fetched live from OpenAlex

Le secteur de la restauration a été grandement affecté par la crise sanitaire et continue d’avoir des difficultés à attirer et retenir sa main-d’oeuvre. Basé sur une recherche comparative entre la France, l‘Italie et le Québec, cet article vise à montrer comment la normativité ordinaire qui prévaut dans ce secteur a été malmenée par la crise sanitaire dont les conséquences continuent, encore aujourd’hui, de se faire sentir. Dans les trois contextes, la restauration repose en grande partie sur ce que nous appelons des « régimes de mobilisation flexible » de jeunesses qui, si elles expérimentent un accès à l’autonomie selon des modalités différenciées, ont en commun de consentir aux conditions de travail et d’emplois du secteur dans le cadre de rapports sociaux entre générations reproduits au coeur même du travail. La crise sanitaire et la gestion gouvernementale qui en a résulté ont toutefois contribué à déséquilibrer les modes de fonctionnement du secteur. Le soutien apporté aux entreprises et aux salarié.es s’inscrit dans un référentiel normatif qui a fait ressortir le caractère atypique du système salarial de la restauration et a contribué à déstabiliser les régimes de mobilisation flexible qui tendent à prévaloir dans le secteur.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesScience and technology studies
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.726
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.002
Science and technology studies0.0010.003
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.001

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.

Opus teacher head0.048
GPT teacher head0.360
Teacher spread0.312 · 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 teacher head, not a consensus.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

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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Published2024
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