Programmes d'aide à l'emploi et solidarité sociale : analyse causale des effets de la participation par l'approche des forêts aléatoires
Notice bibliographique
Résumé
Dans ce mémoire, nous évaluons l’effet des programmes d’aide à l’emploi sur le nombre de sorties de l’aide sociale et la durée cumulative passée en dehors de celle-ci chez les prestataires vivant avec des contraintes sévères à l’emploi. Il est évident que tous les prestataires ne tireront pas les mêmes bénéfices de la participation à un programme et pour cette raison il est utile d’évaluer des effets de traitement conditionnellement aux caractéristiques de chaque individu. Pour bien répondre à la question de recherche, nous avons besoin d’une méthode flexible nous permettant d’estimer des effets de traitement hétérogènes. Pour ce faire, nous utilisons une technique d’apprentissage automatique nommée generalized random forests (grf ) nous permettant d’évaluer des effets de traitement hétérogènes en conditionnant sur les caractéristiques des individus. Nous avons utilisé une base de données fournie par le Ministère du Travail, de l’Emploi et de la Solidarité sociale (MTESS) contenant les observations mensuelles de tous les prestataires d’aide et de solidarité sociale entre 1999 et 2018 au Québec. Grâce à la méthode grf et à la base de données du MTESS, nous avons trouvé que les prestataires présentant les plus longues durées cumulatives à l’aide sociale ont des effets de traitement moins élevés que ceux présentant des durées plus courtes. Nous avons également observé que les prestataires les plus jeunes et les plus scolarisés bénéficient davantage de la participation aux programmes que les autres. C’est également le cas des individus qui ont un diagnostic auditif et de ceux qui n’ont pas un diagnostic organique.
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 | 0,008 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 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 ».