Emploi et retraite. Du risque « fin de carrière » à la pluriactivité à tout âge
Bibliographic record
Abstract
Les analyses classiques des régimes de retraite en termes de financement sont insuffisantes pour comprendre le décalage qui s'instaure entre le fonctionnement des institutions de protection sociale et les réalités qu'elles sont supposées gérer. Tout se passe comme si on voulait gérer des situations nouvelles avec des règles faites pour des situations anciennes et dépassées. Dans cette perspective, l'analyse du risque vieillesse est spécialement révélatrice. Gestion et réformes des retraites s'appuient sur l'idée ancienne qu'il y a coïncidence entre la fin de la vie professionnelle, l'obtention d'une pension et le début des handicaps liés au vieillissement alors qu'il n'en est plus rien. En amont des retraites se constitue un nouveau risque, celui de fin de carrière, entraînant un remodelage complet des diverses fonctions de la retraite et de la protection sociale. Ces transformations sont liées à l'évolution des carrières professionnelles, des temps sociaux et des âges de la vie dans une société de plus en plus pluriac-tive et longévitale.
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 | 0.002 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 0.002 |
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".