MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4251798863 · doi:10.22215/etd/2015-10833

“It’s a game, you've got to play the game”: Motivation and ‘Being Employable’ in Ontario Unemployment Supports

2015· dissertation· en· W4251798863 sur OpenAlexaffabout
Rachel Prentice

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueEmployment and Welfare Studies
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUnemploymentAgency (philosophy)EthnographyFlexibility (engineering)Public relationsNeoliberalism (international relations)RhetoricSociologyPolitical scienceEconomic growthEconomicsManagementSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This thesis research analyses and explores the ways neoliberal conceptualizations of individual responsibility are embedded in practices of becoming employable.This occurs through provision of employment services, which reflect neoliberalization in funding policy documents.An ethnographic case study was conducted in one agency providing job-seeking assistance and services to unemployed Ontarians in a region experiencing high unemployment.Research methods included participant observation of the processes of service provision, as well as interviews with seventeen unemployed job-seekers.During field research, the concept motivation emerged as a mechanism for filtering whether job-seeking clients are suitable for receiving provincially-funded employment resources.Definitions of motivation in funding policy documents embody a neoliberal rhetoric that positions individuals as 'agents' responsible for enacting willingness and flexibility to engage in the labour market.Findings suggest that definitions and interpretations of the concept motivation lead to practices that delegitimize disincentives to employment, thus exacerbating demotivation.

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)0,002
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: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,156
Score d'incertitude au seuil0,314

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0210,012
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,060
Tête enseignante GPT0,389
Écart entre enseignants0,329 · 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'étudeQualitatif
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
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetEmployment and Welfare Studies→Travaux en français237 207→