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Record W1505958399 · doi:10.3917/rfas.031.0149

Incapacités, reconnaissance administrative du handicap et accès à l'emploi : les apports de HID

2003· article· fr· W1505958399 on OpenAlexaff
Michel Amar, Selma Amira

Bibliographic record

VenueRevue française des affaires sociales · 2003
Typearticle
Languagefr
FieldHealth Professions
TopicAging, Elder Care, and Social Issues
Canadian institutionsMinistère de l’Emploi et de la Solidarité Sociale (Québec)
Fundersnot available
KeywordsPolitical science

Abstract

fetched live from OpenAlex

Résumé Les problèmes de santé, le handicap peuvent interdire l’accès à l’emploi. Pour y remédier, la loi de juillet 1987 a introduit une obligation d’emploi des travailleurs handicapés. Comment les problèmes de santé, les incapacités qu’ils génèrent, pénalisent l’accès à l’emploi des personnes en âge de travailler ? Qui, parmi les personnes déclarant des problèmes de santé, a recours à la loi de juillet 1987 pour rechercher ou conserver un emploi ? HID est la première enquête réalisée en France permettant d’aborder ces questions. En effet, grâce à la construction d’indicateurs d’incapacités adaptés à la problématique de « l’employabilité » qu’elle autorise, on peut identifier deux populations, celle des 20-60 ans déclarant des incapacités et, en son sein, celle des personnes qui s’inscrivent dans la loi de juillet 1987. Au total, 3,4 millions de personnes, soit 11 % des 20-59 ans, déclarent au moins une incapacité. C’est beaucoup plus que l’ensemble des personnes ayant recours à la loi de juillet 1987. Au sein de cette population, c’est le cumul d’incapacités associé à un faible niveau de qualification qui éloigne de l’emploi. À même niveau d’incapacité, le taux d’emploi sera beaucoup plus faible pour les ouvriers non qualifiés que pour les cadres.

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)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.003
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesScience and technology studies
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.547
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0040.003
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0000.000
Research integrity0.0020.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.000

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 head0.143
GPT teacher head0.386
Teacher spread0.242 · 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 designQualitative
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

Citations17
Published2003
Admission routes1
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