Bibliographic record
Abstract
Résumé Cet article présente et prolonge un certain nombre de réflexions émises lors d’un colloque organisé par le Centre d’analyse stratégique en juin 2006. Il s’articule en deux étapes. La première poursuit trois objectifs : i) cerner les caractéristiques de la mobilité professionnelle en France, par comparaison avec d’autres pays développés ; ii) évaluer les besoins de renouvellement de la main-d’œuvre dans le contexte du papy-boom et d’un maintien du trend actuel de croissance ; iii) spécifier les différentes sortes de tension susceptibles d’apparaître sur le marché du travail, afin de déterminer le type de mobilité qui pourrait y pallier. La seconde étape examine trois dimensions essentielles de la mobilité professionnelle : i) la mobilité interne et les stratégies d’entreprise capables de la stimuler ; ii) le rôle des branches pour développer la mobilité externe, même intersectorielle ; iii) le rôle des territoires qui constituent un cadre de référence primordial non seulement pour évaluer les besoins de formation, mais surtout pour organiser des mobilités qui permettent de remédier aux difficultés de recrutement rencontrées par les entreprises.
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 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.062 | 0.010 |
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".