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Record W1491870792 · doi:10.7202/044889ar

Le maintien dans l’emploi des travailleurs âgés dans trois entreprises belges

2010· article· fr· W1491870792 on OpenAlexvenueno aff
Françoise Bertrand, Cécile Lemaire, Marie Barbier, Isabelle Hansez

Bibliographic record

VenueRelations industrielles · 2010
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicRetirement, Disability, and Employment
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPolitical scienceHumanitiesPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

La croissance économique future a besoin d’un taux d’emploi plus important des travailleurs de plus de 55 ans. Par rapport à cette problématique grandissante, il est important d’identifier les solutions préconisées par les travailleurs âgés pour favoriser le maintien dans l’emploi. Ainsi, les travailleurs âgés de trois entreprises ont été interrogés à ce sujet. Ce travail avait pour objectif d’identifier les solutions privilégiées par les travailleurs, parmi celles proposées par la littérature et celles que les travailleurs proposent de manière spontanée. Nous avons également tenté de déterminer si les solutions sont différentes en fonction de la catégorie socio-professionnelle, du temps de travail et du type d’horaire. Finalement cette étude a permis de cibler les actions à mettre en place : actions concernant la discrimination, les conditions de travail, le temps de travail et le développement professionnel. Elle a permis surtout de constater que les actions relatives à la lutte contre la discrimination sont davantage demandées par les ouvriers, les travailleurs à temps partiel et à horaire variable. Dans ce sens, il semble pertinent de considérer les demandes des ouvriers différemment des demandes des cadres. Ces derniers cherchant davantage des possibilités de développement, tandis que les ouvriers cherchent plus une amélioration des conditions de travail.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesScience and technology studies
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.555
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0020.004
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.001

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.127
GPT teacher head0.349
Teacher spread0.223 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations1
Published2010
Admission routes1
Has abstractyes

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