Du travail au chômage : la place des enjeux de santé dans l’exclusion de l’emploi chez des chômeurs « âgés »
Bibliographic record
Abstract
L’objet de l’article est de montrer la difficulté de saisir la santé pour des chômeurs « âgés ». Dans un premier temps, il s’agit d’une approche théorique afin d’aborder la santé comme processus et construit social. Dans un deuxième temps nous abordons les effets du travail sur la santé puis successivement les effets du chômage sur la santé. La compréhension de la santé une fois au chômage ne peut se faire qu’une fois que l’on a saisi que le travail a pu laisser des traces sur la santé physique et mentale.Sur la question de la santé au travail, nous faisons largement référence à d’autres travaux au regard, dans notre enquête, de la difficulté de saisir les effets du travail pour des gens qui ne sont plus en emploi. A partir de ces apports on peut passer aux effets du chômage sur la santé mentale et physique. La plupart des études sur le chômage ont abordé la santé des chômeurs sans prendre en compte les effets que le travail a pu entraîner. En prenant les résultats de ses études en les croisant avec les recherches sur les effets du travail sur la santé, on peut avoir une lecture plus précise de la santé des chômeurs.Ensuite pour comprendre les effets du chômage sur la santé et notamment sur la santé mentale il importe d’analyser la valeur accordée au travail. A travers notre enquête, on se rend compte que la place du travail dans des perspectives de retraite à plus ou moins long terme est différente selon la situation familiale. On n’a pas la même résistance au chômage selon que l’on est en couple, ou seul, lorsqu’on a des enfants à élever ou qui sont déjà élevés.L’objectif ici est donc de développer une grille de lecture de la santé des chômeurs « âgés », celle-ci ne pouvant être saisie à un moment isolé de son passé.
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 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.006 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 0.001 |
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".