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Enregistrement W4256023568 · doi:10.1787/9789264235496-fr

Retrouver du travail : Canada

2015· book· fr· W4256023568 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueOECD eBooks · 2015
Typebook
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Sciences and Governance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les licenciements économiques (pertes involontaires d'emploi résultant d’une fermeture d'entreprise ou d’une réduction d’effectifs) affectent de nombreux travailleurs au cours de leur vie active. Les travailleurs licenciés peuvent faire face à de longues périodes de chômage et, même lorsqu’ils retrouvent un nouvel emploi, ont tendance à être moins bien rémunérés que dans leur emploi précédent. L’un des objectifs clés de la politique du marché du travail devrait être de les aider à retrouver rapidement un emploi de qualité. Ce rapport examine la manière dont ce défi est relevé au Canada. Alors que le gouvernement canadien recourt à plusieurs mesures visant à limiter les licenciements non justifiés, l'accent est mis sur l’accompagnement des travailleurs après la perte de leur emploi à travers le système de l’Assurance-emploi et les principaux programmes du marché du travail mis en œuvre par les provinces. Une aide au retour à l'emploi répondant aux besoins spécifiques des travailleurs licenciés joue également un rôle utile, mais elle doit être renforcée de manière à entamer le processus d'ajustement plus tôt pour les travailleurs recevant un préavis de licenciement ou bénéficiant d’une importante indemnité de licenciement, et ceux concernés par des licenciements à petite échelle. Les programmes ciblés pour les travailleurs licenciés âgés ayant une longue ancienneté qui sont les plus durement touchés par les licenciements économiques doivent encore atteindre une large part de ce groupe.

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)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,105
Score d'incertitude au seuil0,351

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0100,002
Communication savante0,0060,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1050,011

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,217 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations2
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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