Précarité d’emploi et défaillances du cadre juridique : exemple de l’industrie de la restauration
Bibliographic record
Abstract
Dans ce mémoire, nous nous intéressons à la portée effective de la protection offerte par le droit du travail au Québec dans le contexte actuel du marché de l’emploi. Pour approfondir cette question, nous avons choisi d’explorer l’application du droit dans une industrie où les conditions de travail se révèlent bien souvent difficiles et contraignantes, voire carrément précaires. Ce mémoire traite de l’industrie de la restauration. Plus précisément, notre analyse porte sur les difficultés que pose, dans ce secteur d’activité, l’application des normes juridiques destinées à encadrer la relation employeur-salarié. Le présent ouvrage s’articule autour des facettes de l’industrie de la restauration à l’égard desquelles l’application de ces normes est susceptible de connaître des ratés, à savoir l’identification de l’employeur dans les franchises de restauration, le contrôle du salarié sur son horaire de travail, la sécurité d’emploi et l’accès à la syndicalisation. Notre étude tend à démontrer que, dans leur forme actuelle, les lois du travail accentuent l’instabilité qui caractérise les conditions auxquelles sont soumis les salariés de l’industrie de la restauration. Ce mémoire met en lumière les raisons pour lesquelles la protection dont jouissent ces salariés se révèle dans bien des cas insuffisante. Bien qu’elle se cantonne à un seul secteur d’activité économique, la présente étude s’inscrit dans un phénomène global en ce que les problèmes qui y sont abordés affectent le marché du travail dans son ensemble.
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 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 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".