Vie privée et bon usage des NTIC au travail : risques et responsabilités
Bibliographic record
Abstract
Un nombre croissant de salariés ont aujourd’hui accès à l’Internet et à la messagerie électronique sur leur lieu de travail. Ils sont parfois tentés d’utiliser ces outils à des fins autres que professionnelles, ce qui constitue une source potentielle de conflits. \nEn effet, sous prétexte d’assurer la protection de leurs biens et équipements, de vérifier que les salariés exécutent leurs obligations et de prévenir les risques de responsabilité, les entreprises contrôlent de plus en plus souvent – et parfois subrepticement – l’utilisation qui est faite des ressources ainsi fournies. Les employés, de leur côté, revendiquent leur droit à ce que leurs activités personnelles en ligne demeurent privées, même lorsqu’elles sont réalisées durant leur temps de travail et avec le matériel de l’employeur. Peuvent-ils raisonnablement voir leurs droits protégés, bien que le droit à la vie privée soit traditionnellement atténué en milieu de travail et que les entreprises aient accès à des technologies offrant des possibilités d’espionnage toujours plus intrusives? \nComment trouver un équilibre viable entre le pouvoir de direction et de contrôle de l’employeur et les droits des salariés? Il s’agit d’une problématique à laquelle les tribunaux sont de plus en plus souvent confrontés et qui les amène régulièrement à réinterpréter les balises établies en matière de surveillance patronale, au regard des spécificités des technologies de l’information. \nCe contexte conflictuel a également entraîné une évolution des pratiques patronales, dans la mesure où un nombre grandissant d’employeurs se dotent d’outils techniques et juridiques leur permettant de se protéger contre les risques, tout en s’aménageant un droit d’intrusion très large dans la vie privée des salariés.
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 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.037 | 0.005 |
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".