Notice bibliographique
Résumé
La population du Canada vieillit depuis plusieurs dA©cennies. En 1976, l’A¢ge moyen des hommes n’A©tait que de 27,2 ans, alors qu’il atteint 39,4 ans en 2013. La tendance reflA¨te A la fois une augmentation de l’espA©rance de vie des Canadiens A leur naissance, mais aussi l’impact du vieillissement de la gA©nA©ration du baby-boom. Alors que la jeunesse tend en gA©nA©ral A connaA®tre un taux de chA´mage plus A©levA© que les travailleurs plus A¢gA©s, la rA©alitA©, suite A la rA©cession, d’une main-d’A“uvre encore dominA©e par les baby-boomeurs, certains d’entre eux ayant retardA© l’A¢ge de leur retraite en raison de conditions A©conomiques incertaines dues A la rA©cession la plus rA©cente, a suscitA© l’inquiA©tude que les travailleurs plus A¢gA©s occupaient des emplois qui pourraient Aatre tenus par des jeunes. Alors que certains pays ont essayA© de contrer ce souci par des initiatives politiques encourageant les travailleurs A prendre une retraite anticipA©e (tel que le Plan d’abandon d’emploi en vigueur dans les annA©es 1970 et 1980 au Royaume-Uni), de telles propositions sont souvent critiquA©es du fait de leur manque de fondement thA©orique, A©tant donnA© que les travailleurs plus A¢gA©s et plus jeunes peuvent rarement se remplacer parfaitement. Une A©tude intitulA©e « Le vieillissement de la main-d'A“uvre et les perspectives d'emploi de la jeunesse : la situation au Canada » (Rapport de recherche du RCCMTC no 139) par les membres affiliA©es du RCCMTC Sundip Dhanjal et Tammy Schirle (toutes deux de l’UniversitA© Wilfrid Laurier) A©value les effets du vieillissement de la main-d’A“uvre sur le chA´mage des jeunes, sur les salaires et sur les effectifs scolaires. Aucune donnA©e ne semble indiquer que les rA©sultats de la jeunesse sur le marchA© du travail seraient meilleurs si moins de travailleurs plus A¢gA©s A©taient encore en activitA©; au contraire, des preuves semblent indiquer qu’une population vieillissante a un effet positif sur les perspectives d’emploi des jeunes. Alors que les tueries dans les A©coles secondaires ne constituent qu’un trA¨s petit pourcentage des meurtres d’adolescents, leur impact nA©gatif sur la conscience des A©lA¨ves peut Aatre destructeur et durable. Les incidents trA¨s violents peuvent distraire des A©tudes, et la peur et la perception d’un environnement dangereux peuvent gAaner les A©lA¨ves dans leur ouverture A de nouvelles opportunitA©s essentielles pour leur formation, ou mAame, de faA§on plus problA©matique, leur faire A©viter d’aller A l’A©cole. Les incidents violents peuvent affecter l’attribution du temps d’enseignement. Ces facteurs peuvent influer sur le rendement cognitif et le comportement des A©lA¨ves. Outre le trauma A©motionnel et psychologique infligA© par les tueries dans les A©coles, quels effets ont ces A©vA©nements sur le rendement scolaire de ceux qui en survivent et retournent A l’A©cole ? Une A©tude du RCCMTC intitulA©e « Les effets des tueries dans les A©coles secondaires sur les A©coles et les performances des A©lA¨ves » (Rapport de recherche du RCCMTC no 136) par Louis-Philippe BA©land (UniversitA© de l’A‰tat de Louisiane) et Dongwoo Kim (UniversitA© de l’Illinois A Urbana-Champaign) indique que les tueries dans les A©coles ont grandement diminuA© les inscriptions d'A©lA¨ves en 9e annA©e (annA©e d'admission A l'A©cole secondaire) et les rA©sultats scolaires en mathA©matiques et en anglais.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,001 |
| Communication savante | 0,007 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,147 | 0,036 |
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 ».