Determinants organisationnels et individuels de lʼemploi atypique: le dossier du cumul dʼemplois et du travail autonome au Canada
Bibliographic record
Abstract
Le besoin croissant d’une flexibilité organisationnelle a provoqué le recours de plus en plus fréquent à l’emploi atypique. Le cumul d’emplois et le travail autonome sont des formes d’emplois atypiques qui ont particulièrement intrigué les chercheurs. À l’aide de données compilées par Statistique Canada, nous avons identifié des facteurs qui influencent la probabilité d’appartenir à l’une ou l’autre de ces deux catégories d’emplois. Nos résultats suggèrent que les facteurs d’influence ne sont pas identiques pour les deux catégories d’emplois non conventionnels étudiées. Le secteur d’activité, le genre et l’absence de promotion affectent considérablement la probabilité de joindre les rangs des travailleurs autonomes, tandis que la catégorie professionnelle et la fréquence des mouvements des travailleurs influencent de manière significative la probabilité d’appartenir au groupe des personnes qui occupent plusieurs emplois. Les populations qui s’engagent dans ces deux formes de travail atypique ne sont pas homogènes.
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 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.000 |
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".