La régulation des travailleurs étrangers au Japon et son contexte socioéconomique
Bibliographic record
Abstract
Alors que l’immigration n’est pas une option pour pallier le déclin démographique du pays, les travailleurs étrangers sont par contre une réalité incontournable de la vie économique japonaise et ils sont même devenus indispensables à la survie de certains domaines d’activités agricoles et industrielles. Depuis la fin des années 1990, le gouvernement japonais a donc entrepris de régulariser et contrôler leur présence : 1) avec une série de « statuts de résidence », de règles et de lois qui leur accordent le droit de travailler sur une base temporaire ou permanente; 2) par des ententes bilatérales avec d’autres pays, notamment dans le cadre des accords de partenariat économique signés avec les pays asiatiques et; 3) en renforçant sa lutte contre les travailleurs illégaux. La politique du gouvernement sur les travailleurs étrangers s’inspire moins des normes internationales en la matière que d’une régulation sécuritaire à deux volets : un volet prospérité faisant la promotion des travailleurs spécialisés et des professionnels et un volet paix sociale interdisant l’entrée de travailleurs étrangers non qualifiés, lesquels sont alors recrutés localement parmi les illégaux, les nikkeijin ou par le biais du système apprentis réservé aux 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 machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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 source (direct Gemma or distilled Codex), 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".