Souffrance au travail : étude de cas de la dégradation du travail des journalistes québécois
Bibliographic record
Abstract
Comment serait-il possible d’analyser cette nouvelle thématique de la souffrance au travail des journalistes québécois ? Sur la crise des médias, la littérature consacrée se concentre en grande partie à décrire le manque de ressources des médias face, notamment, à la montée des réseaux socionumériques. Cette attention au déclin des ressources est juste, mais elle ne suffit pas à rendre compte de la mutation des conditions de travail sous le capitalisme néolibéral. Dans ce chapitre, je présenterai plutôt comment une approche centrée sur la communication peut nous permettre d’analyser beaucoup plus finement la souffrance au travail des journalistes. Comme je le démontrerai, un cadre analytique s’inspirant de la relation entre la communication morte et la communication vivante sur un lieu de travail peut en dire beaucoup sur ce qui augmente ou dégrade la capacité d’agir des travailleurs. Cela peut aussi donner certaines clés pour favoriser l’émancipation des journalistes qui se sentent de plus en plus malades.
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 | 0.004 | 0.016 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.008 |
| Science and technology studies | 0.014 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 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".