Travailler dans l'ombre : lumière sur le travail précaire des artisan·e·s du cinéma et de la télévision au Québec
Bibliographic record
Abstract
Ce mémoire s’intéresse à l’expérience du travail à la pige chez les technicien·ne·s en cinéma et télévision au Québec. Dans un contexte de transformations de l’industrie audiovisuelle, de discours sur la dégradation des conditions de travail dans ce secteur et de mutation générale des rapports de travail, nous tentons de saisir la façon dont ces travailleur·se·s particulièrement atypiques et invisibles vivent leur métier et leur statut. Plus précisément, nous documentons l’expérience concrète et quotidienne de la précarité d’emploi qui est souvent associée à ce milieu et proposons un ancrage empirique à ce concept. Pour ce faire, nous avons réalisé dix entretiens semi-dirigés avec des technicien·ne·s de différents corps de métier. À partir de l’idéaltype d’intégration professionnelle et du concept de rapport au travail et à l’emploi développés par Paugam (2000), nous analysons ce corpus et observons deux types d’intégration propices à l’émergence de formes diverses de précarité : l’intégration « incertaine » et « laborieuse », qui témoignent de rapports ambivalents à plusieurs aspects du travail et de l’emploi. Ces constats informent sur le contenu possible de la précarité qui est généralement associée à l’emploi atypique. Dans une deuxième portion d’analyse, nous révélons une série de stratégies individuelles de gestion de la précarité, mettant en relief l’importance des réseaux de relations et la diversification des activités dans le contrôle de l’instabilité d’emploi. On note à cet égard une tendance à la responsabilisation individuelle face aux risques du travail précaire, qui ne sont que partiellement absorbés par la protection sociale étatique et syndicale. Au terme de ces analyses, nous proposons des pistes de réflexion sur les liens qui unissent la hausse du travail atypique et le travail précaire en audiovisuel. Les transformations du rôle de l’État et la construction d’une nouvelle rationalité néolibérale sont mobilisées pour éclairer notre exploration de l’expérience individuelle et de l’organisation du travail en cinéma et télévision.
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 | 0.002 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.015 | 0.012 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 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".