Du genre à la diversité. Le contrôle du changement de la main-d’oeuvre dans les grandes entreprises japonaises
Bibliographic record
Abstract
Cet article analyse les pratiques de gestion de la diversité mises en place dans les grandes entreprises japonaises. À partir du milieu des années 1990, plusieurs de ces entreprises ont progressivement fait face à la nécessité d’incorporer une plus grande diversité dans les rangs de leurs employés en raison des transformations majeures du contexte économique et social. Ce sont les moyens que les entreprises utilisent pour gérer cette diversité que nous examinerons dans cet article. Nous montrerons que cette gestion de la diversité a commencé par l’instauration de mesures visant à incorporer la main-d’oeuvre féminine dans les rangs de l’entreprise. Ces mêmes mesures seront ensuite réutilisées dans une même logique pour gérer les employés étrangers.
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 imitationNot 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.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.
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".