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Record W1836542073 · doi:10.3917/riges.261.0012

Quelle stratégie de carrière, pour quel salaire?

2001· article· fr· W1836542073 on OpenAlexvenueno aff
Sylvie Guerrero

Bibliographic record

VenueGestion · 2001
Typearticle
Languagefr
FieldEconomics, Econometrics and Finance
TopicEuropean Socioeconomic and Political Studies
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPolitical scienceHumanitiesPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Résumé La gestion des carrières a beaucoup évolué au cours des dernières décennies, pour s’orienter vers des parcours plus individualisés et plus internationaux, déterminés par les salariés. On voit apparaître de nouveaux comportements, notamment chez les cadres, qui se traduisent par une moins grande fidélité à l’égard de l’employeur et par une recherche accrue de la mobilité. Les carrières dites nomades visent à décrire ces nouvelles tendances. Cet article, qui s’inscrit dans ce champ théorique, a pour objectif de tester l’impact des carrières nomades et internationales sur la réussite professionnelle, mesurée à l’aide du salaire actuel. Dans cette optique, une enquête a été conduite auprès de 374 cadres ayant de 5 à 10 ans d’expérience professionnelle. Les résultats obtenus aboutissent à des conclusions qui vont partiellement à l’encontre de l’intuition. Ils indiquent que les cadres français ont des comportements encore assez traditionnels en matière de carrière, privilégiant la mobilité interne au détriment des autres formes d’évolution. L’internationalisation du poste a un impact plus fort sur le salaire que la mobilité, notamment lorsqu’elle est interorganisationnelle et géographique. Cet article s’achève sur une discussion concernant les stratégies possibles en matière de gestion des carrières.

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)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.604
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.008

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 head0.034
GPT teacher head0.236
Teacher spread0.202 · 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 designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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

Citations0
Published2001
Admission routes1
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