Centering the Complexity of Long-Term Unemployment: Lessons Learned from a Critical Occupational Science Inquiry
Notice bibliographique
Résumé
Inquiries that rely on temporal framings to demarcate long-term unemployment risk generating partial understandings and grounding unrealistic policy solutions. In contrast, this four-phase two-context study aimed to generate complex understandings of post-recession long-term unemployment in North America. Grounded in a critical occupational perspective, this collaborative ethnographic study also drew on street-level bureaucracy and governmentality perspectives to understand how social policies and discursive constructions shaped people’s everyday ‘doing’ within the arena of long-term unemployment. Across three phases, study methods included interviews with 15 organizational stakeholders who oversaw employment support services; interviews, participant observations, and focus groups with 18 people who provided front-line employment support services; and interviews, participant observations, time diaries, and occupational mapping with 23 people who self-identified as being long-term unemployed. We draw on selected interviews and mapping data to illustrate how participants’ definitions and experiences of long-term unemployment reflected and moved beyond dominant temporally based framings. These findings reinforce the need to expand the dominant conceptualizations of long-term unemployment that shape scholarly inquiries and policy responses. Reflections on the benefits and challenges of this study’s design also reinforce the need to use multiple, flexible methods to center the complexity of long-term unemployment as it is experienced in everyday life.
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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 | 0,066 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,025 | 0,071 |
| Communication savante | 0,021 | 0,026 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,007 |
| 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 ».