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Enregistrement W2277306666 · doi:10.71781/12955

Fin de vie active des travailleurs canadiens : une analyse des départs d’emploi de carrière et des emplois de transition selon l’industrie, 1993-2010

2013· dissertation· fr· W2277306666 sur OpenAlexaboutno aff
Patrick Charbonneau

Notice bibliographique

RevueOpen MIND · 2013
Typedissertation
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Sciences and Governance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesArtSociologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Avec la vague des départs à la retraite amorcée par la génération des baby-boomers, le marché du travail canadien traversera inéluctablement une période de transition. Le vide laissé par ces départs obligera de nombreuses industries à réajuster leur tir afin de ne pas être secouées par de trop fortes turbulences. À cet effet, l’impact des retraites n’aura pas la même ampleur pour chacune des branches d’activité. S’appuyant sur les données longitudinales de l’Enquête sur la dynamique du travail et du revenu de 1993 à 2010, cette recherche analyse les tendances au fil du temps et entre les industries en regard des départs d’emploi de carrière. Une attention particulière est aussi portée aux emplois de transition selon le secteur d’activité, afin de déterminer si cette pratique peut amoindrir les répercussions des départs d’emploi de carrière. Les résultats montrent que l’intensité des départs d’emploi de carrière s’accroit au cours de la période considérée et que d’importantes variations existent entre les travailleurs des diverses catégories d’industries examinées. L’industrie des services professionnels, scientifiques et techniques affiche la plus faible proportion de travailleurs ayant quitté un emploi de carrière (26 %). À l’autre extrémité du spectre, les travailleurs du secteur de l’hébergement et des services de restauration présentent la plus forte probabilité d’effectuer un départ d’emploi de carrière (47 %). Au chapitre des emplois de transition, les travailleurs en provenance l’industrie de la construction montrent la plus forte propension à oeuvrer au sein d’un tel type d’emploi. Si certaines industries se démarquent des autres, cela s’explique surtout en raison du comportement différentiel des travailleurs les plus âgés (55 à 64 ans).

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,994
Score d'incertitude au seuil0,775

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,007
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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.

Tête enseignante Opus0,065
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,284 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2013
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