Mobilite de la main-d'oeuvre et gestion de la diversite des ages: enjeux et defis lies au maintien en emploi des travailleurs vieillissants
Notice bibliographique
Résumé
d'inactivit sur la probabilit de vivre une baisse de salaire : entre autres, l'impact du chmage sur le salaire semble plus lev surtout partir de 56 ans par rapport aux autres groupes d'ge.Finalement, dans le troisime chapitre, on explore plus en dtails la littrature suggrant que certaines volutions sur le march du travail observes au cours des dernires dcennies ont pu modifier le comportement d'emploi des entreprises, dans un sens qu'il serait dfavorable aux travailleurs plus avancs en ge : par exemple, la diffusion massive des technologies et les restructurations internes dans les entreprises et l'adoption des pratiques innovantes.On s'interroge sur la manire dont cet environnement peut modifier la demande de travail par ge dans les entreprises en analysant la structure par ge des milieux de travail selon qu'ils utilisent ou non des nouvelles technologies, des dispositifs innovants d'organisation du travail et autres pratiques de gestion des ressources humaines.On explore ces facteurs en relation avec l'intensit de la formation dispense dans les entreprises et l'anciennet en emploi.v
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».