Présentation du dossier spécial « Travail : transformations et savoirs, du présent au futur »
Bibliographic record
Abstract
Travail : transformations et savoirs, du présent au futurCe dossier explore la question des transformations sur les systèmes de travail ainsi que sur leur organisation.Il se veut à la fois situationnel et prospectif, en analysant ces transformations au présent et au futur.La question du savoir met au centre des réflexions le corps travaillant, ce qu'il sait, ce qu'il a à dire.Au présent, les transformations qui nous intéressent sont celles qui visent à prendre en charge les dysfonctionnements qui se révèlent au travail : que veut-on transformer, comment et pourquoi?Au futur, il s'agit plutôt de s'interroger sur les transformations en cours et projetées, pour éventuellement prévenir des dysfonctionnements.Dans le vocabulaire de la prévention, on pourrait parler de prévention secondaire par rapport à la prévention primaire.Le savoir, ici, est entendu dans son sens large.Il inclut le point de vue, le regard qu'on porte sur une question, sur les perspectives.Dans le contexte du travail, les deux sources majeures de transformations, par ailleurs souvent interreliées mais pas toujours, sont la technologie et l'organisation du travail.On pourrait ajouter en corolaire l'organisation du lieu du travail.D'abord, la technologie transforme le travail, puis son organisation et, comme on l'examinera dans ce dossier, elle nous transforme aussi.L'organisation du travail peut en être tributaire, mais pas nécessairement.Elle découle aussi des choix que nous faisons, et ces choix sont orientés par le regard que nous portons sur le travail et sur nos croyances (ce qui est le mieux, le plus efficace, qui sait le mieux, etc.).Ces choix sont intrinsèquement liés à nos savoirs.Dans ce dossier, nous avons voulu orienter le regard sur le savoir et sur les points de vue des personnes qui font le travail, et ce, dans une optique de transformation.
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 | 0.003 | 0.019 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.006 | 0.007 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.063 | 0.015 |
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".