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Travail, chômage et stigmatisation

2007· book-chapter· fr· W1568045002 on OpenAlexaff
David Bourguignon, Ginette Herman

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 Les chômeurs sont fréquemment perçus comme « fainéants, apathiques et incompétents » et parfois victimes de rejet et de discrimination. Ils forment ainsi un groupe qu’on peut qualifier de « stigmatisé ». Au travers de ce chapitre, nous montrerons qu’aborder la question du chômage à la lumière de la stigmatisation offre un cadre d’analyse permettant d’appréhender, d’une manière fine, les difficultés rencontrées par les chômeurs dans leur processus d’insertion sociale et professionnelle. Nous illustrerons ce phénomène au travers de deux voies de recherche réalisées avec la participation de ce public. La première montrera, sur base de deux études, que le stéréotype de chômeur peut altérer tant les performances intellectuelles que la volonté d’entreprendre des stratégies de recherche d’emploi et des activités culturelles. La deuxième, au travers de deux autres études, révélera que, face à des situations menaçantes pour leur identité, les personnes sans emploi mettent en place des stratégies de défense qui consistent à minimiser la discrimination existant à leur encontre. Il résulte de l’ensemble de ces travaux que les contextes de stigmatisation sont doublement délétères pour les chômeurs : d’une part, ils les conduisent à confirmer les stéréotypes négatifs relatifs à leur groupe, d’autre part, ils engendrent des freins considérables à la mise en place de stratégies visant à remettre en question les inégalités sociales dont ils sont victimes.

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

Citations6
Published2007
Admission routes1
Has abstractyes

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