Private-sector labor market reintegration:Evaluating the Philips Work-Experience Program
Notice bibliographique
Résumé
In Nederland kennen we een activerend re-integratiebeleid dat gericht is op een zo snel mogelijke overgang naar betaald werk. Echter, in dit publiek arbeidsbemiddelingsbeleid wordt nagenoeg niet geïnvesteerd in scholing om kwetsbare groepen meer perspectief te bieden op de arbeidsmarkt. In Nederland bestaat ook een langdurig en grootschalig privaat programma, waarin (om-/bij)scholing centraal staat. Het Philips Werkgelegenheidsplan (WGP) biedt werkervaringsplaatsen aan kwetsbare groepen op de arbeidsmarkt. In dit onderzoek kijken we naar het langetermijneffect van deelname aan dit programma, tot tien jaar na uitstroom, op het aantal weken per jaar in een baan. Tevens wordt onderzocht of deelname aan het programma invloed heeft op het aantal weken in banen die aansluiten bij de vaardigheden van werknemers. Verschil-in-verschil metingen (middels fixed-effects lineaire panelregressie) laten een positief langetermijneffect zien voor (oud-)deelnemers op de mate van werkzekerheid en ook op het verblijf in goede banen. Het grootste effect op zowel werkzekerheid als het verblijf in goede banen vinden we voor mensen met een arbeidsbeperking en voor mensen met een migratieachtergrond, twee van de doelgroepen van het programma.
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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 | 0,014 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,002 |
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 ».