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Record W4407083982 · doi:10.7202/1115787ar

Peut-il y avoir une vie sobre sans travail sobre ?

2024· article· fr· W4407083982 on OpenAlexvenueno aff
Valérie Deruelle, Jean-Luc Metzger

Bibliographic record

VenueLien social et Politiques · 2024
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicSocial Sciences and Governance
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPolitical scienceHumanitiesPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Être sobre, impératif moral, consiste à limiter durablement les empreintes des activités humaines. Les réflexions de Judith Butler (2014) sur la vie bonne permettent de soutenir qu’une vie sobre ne peut idéalement se concevoir que par la délibération entre égaux, dans une société où chaque collectivité : d’une part, prend conscience de ses propres vulnérabilités (environnementales et sociales) ; d’autre part, reconnaît sa part de responsabilité dans la production de ces vulnérabilités ; et enfin, décide d’agir, de façon solidaire, pour les réduire. Parmi les facteurs permettant d’identifier les vulnérabilités et leur inégale distribution, le travail joue un rôle clé. Nous poserons qu’un travail peut être dit sobre s’il respecte les conditions suivantes : 1) les travailleurs participent aux décisions concernant leur production et l’organisation de leur activité ; 2) celles-ci répondent à l’intérêt général ; 3) ils prennent en compte l’impératif de limiter les empreintes de leurs activités ; 4) les évolutions du droit du travail rendent pérenne cette configuration. Pour tester la pertinence de ce cadre d’analyse, nous mobilisons les résultats d’une étude empirique portant sur des travailleurs « engagés » du numérique : a) les premiers ont mis en oeuvre des projets/organisations de plateformes coopératives numériques ; b) les seconds, salariés d’une multinationale, essayent, dans leurs pratiques quotidiennes, de mener des activités sobres. Si le travail dans les coopératives numériques correspond à notre définition, il n’en va pas de même au sein de la multinationale, l’impératif de sobriété entrant en tension avec celui de la création de valeur pour l’actionnaire.

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)0.004
metaresearch head score (Gemma)0.008
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: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.020
Threshold uncertainty score0.068

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0040.008
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0080.011
Scholarly communication0.0100.008
Open science0.0010.004
Research integrity0.0030.004
Insufficient payload (model declined to judge)0.0200.004

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 head0.045
GPT teacher head0.370
Teacher spread0.325 · 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
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

Citations0
Published2024
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