Vieillir au travail en contexte d’innovation : au-delà de la stigmatisation pour des pistes d’intégration
Notice bibliographique
Résumé
Le phénomène du vieillissement de la population active continue de prendre de l’importance. Les croyances à l’encontre des travailleuses et travailleurs âgés (par exemple leur difficulté à s’adapter aux nouvelles méthodes de travail) sont encore profondément ancrées socialement. Les préjugés envers cette population donnent lieu à diverses situations de marginalisation et d’exclusion, dont des difficultés à trouver un emploi à partir d’un certain âge et un manque d’accès à la formation continue. Or, peu de données probantes portent sur la perception réelle qu’ont les travailleuses et travailleurs âgés concernant l’innovation au travail et leur capacité d’adaptation à cette dernière. Une étude, basée sur une méthodologie qualitative et visant à dresser le portrait du rapport subjectif entretenu entre une main-d’oeuvre vieillissante et l’innovation au travail, sera présentée dans cet article. L’analyse des résultats permet d’aborder des leviers d’action pouvant être considérés par une organisation soucieuse de prendre en compte le vieillissement de la main-d’oeuvre en contexte innovant.
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 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 | 0,018 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,038 |
| Communication savante | 0,018 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
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 ».