MétaCan
Menu
Back to cohort

Travail, chômage et stigmatisation

2007· book-chapter· fr· W1515873255 on OpenAlexaff
Ginette Herman, David Bourguignon, Florence Stinglhamber, Dany Jourdan

Bibliographic record

VenueDe Boeck Supérieur eBooks · 2007
Typebook-chapter
Languagefr
FieldHealth Professions
TopicEmployment and Welfare Studies
Canadian institutionsMinistère de l’Emploi et de la Solidarité Sociale (Québec)
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Résumé Bien que son impact soit fondamentalement délétère (voir le chapitre 2), le chômage n’agit pas de la même manière sur tous les individus : certains semblent mieux préservés – ou plus atteints – que d’autres sur le plan de la santé mentale. Ce chapitre étudie les stratégies que les chômeurs mettent en place pour faire face à la situation. Deux stratégies ont été prises en considération dans le cadre d’une étude longitudinale portant sur 420 jeunes sans emploi, récemment sortis de l’enseignement secondaire et habitant dans un territoire fortement marqué par un repli économique. La première est relative à l’identité sociale que le jeune se forge de lui-même, sachant que, s’il n’est plus étudiant, il n’est pas encore travailleur, mais plutôt chômeur. La deuxième stratégie concerne le soutien dont il peut bénéficier, en particulier celui apporté par l’organisme d’insertion socioprofessionnelle dont il dépend. Les résultats montrent que si se sentir membre du groupe de chômeurs a un impact négatif, par contre le fait de l’apprécier (ou du moins, de ne pas le mépriser), de même que le fait de ressentir une aide de la part du conseiller en accompagnement professionnel a un effet positif sur la santé mentale et sur les attitudes au regard du travail. Une brève conclusion est proposée, qui avance quelques pistes de réflexion destinées aux organismes d’insertion socioprofessionnelle.

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)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.000
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 categoriesResearch integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: Other
Teacher disagreement score0.820
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0020.001
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0020.003
Insufficient payload (model declined to judge)0.0040.003

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 head0.097
GPT teacher head0.389
Teacher spread0.292 · 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 designNot applicable
Domainnot available
GenreOther

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

Citations4
Published2007
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same venueDe Boeck Supérieur eBooksSame topicEmployment and Welfare StudiesFrench-language works237,207