Bibliographic record
Abstract
Alors que la mise en oeuvre du revenu minimum d'insertion s'était faite dans un certain consensus autour de la notion de « dette sociale » à l'égard des pauvres et des chômeurs de longue durée, la récente reprise économique a vu la parution de travaux d'analyse économique qui présentent le « non-emploi » comme un choix rationnel pour une majorité de bénéficiaires des minima sociaux. Autrement dit, après les États-Unis et la Grande-Bretagne, la France découvre la « trappe à chômage ». Cette critique déguisée des systèmes d'indemnisation du chômage, du revenu minimum et du salaire minimum repose sur la théorie des anticipations rationnelles, dont la formalisation mathématique permet d'isoler un facteur parmi d'autres (ici, par exemple, la question du rapport entre niveau de revenu et niveau d'activité). Or, l'analyse de populations bénéficiaires du revenu minimum d'insertion en France montre que le nombre de facteurs à prendre en considération est bien plus élevé que le seul niveau de revenu. Notamment, seul un petit noyau se trouve durablement hors de l'emploi et sans volonté d'en chercher, et l'accès à la prestation représente la plupart du temps une première étape vers la reprise d'activité. Il importe donc d'ouvrir le débat entre économistes et sociologues, et d'éviter de glisser trop rapidement de la catégorie d'analyse (l'anticipation rationnelle) à la catégorie morale (la responsabilité).
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 | 0.003 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.008 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.025 | 0.004 |
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".