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Enregistrement W7128024939 · doi:10.71781/34270

Comment les politiques publiques d’insertion professionnelle des jeunes diplômés diffèrent- elles entre le Québec et la France, et quels impacts ces politiques ont-elles sur le chômage des jeunes ?

2025· article· fr· W7128024939 sur OpenAlexaboutno aff
Lucille Cabot

Notice bibliographique

RevueOpen MIND · 2025
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Sciences and Governance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)EthnographyPoliticsWork (physics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

L’insertion professionnelle des jeunes diplômés constitue un enjeu central des politiques publiques contemporaines, dans un contexte marqué par la transformation des marchés du travail et la montée de la précarité. La France et le Québec ont mis en place des politiques visant à faciliter la transition entre la fin des études et l’accès à l’emploi, mais reposant sur des logiques institutionnelles différentes. La France privilégie une approche centralisée et fortement encadrée par l’État, tandis que le Québec adopte une approche plus décentralisée, partenariale et axée sur la flexibilité du marché du travail. La présente étude vise à répondre à la question de recherche suivante : comment les politiques publiques d’insertion professionnelle des jeunes diplômés diffèrent-elles entre le Québec et la France, et quels impacts ces politiques ont-elles sur le chômage des jeunes ? En s’appuyant sur les cadres théoriques des régimes d’État-providence et des variétés du capitalisme, ainsi que sur une revue de littérature scientifique et institutionnelle, l’analyse montre que si la France offre un accompagnement important, l’insertion demeure lente et marquée par des emplois précaires, alors que le Québec permet une entrée plus rapide sur le marché du travail, au prix d’une plus grande instabilité des trajectoires professionnelles. Ces résultats soulignent l’importance d’évaluer les politiques d’insertion au-delà du seul taux de chômage, en intégrant la qualité et la durabilité des parcours professionnels.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,181
Score d'incertitude au seuil0,365

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0090,007
Communication savante0,0080,004
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0180,001

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.

Tête enseignante Opus0,057
Tête enseignante GPT0,382
Écart entre enseignants0,325 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2025
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