Notice bibliographique
Résumé
Compared to other European countries, the employment rate of older workers in Belgium is rather low. This paper argues that one of the most relevant factors underlying the problems of this low employment rate in Belgium is the social policies directed at older workers. Indeed, when unemployment became a widespread phenomenon in the1970s and 80s, early-retirement schemes were designed to alleviate the financial implications on an aging workforce. The government encouraged anyone over 50 to leave the labour market through early retirement schemes, unemployment payment programs, medical retirement, and career breaks. These practises were based on a wide consensus of government, business, and workers.However, for some years now, international organizations have been concerned about the viability of pension systems and their ability to achieve their objectives. In recent years, different factors have led policy makers to rethink this policy. But changing the trend and keeping people on the job has proven more difficult than foreseen. The transformations of public policies begun at the dawn of the 21st century radically changed the balance between the state, workers, and employers, who had all previously seen early retirement as favourable. This paper also tries to show how early retirement is not simply a desire to escape, but can also be explained as an aggression against the person by the labour market. Leaving professional life early thus seems more to be a case of necessity, in fact not a choice at all, but an obligation, or even a sacrifice, and must be seen in the perspective of professional duties and their evolution.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».