Bibliographic record
Abstract
Le présent exposé a pour objectifs de décrire l’évolution de certaines caractéristiques des employés permanents d’Hydro-Québec entre 1970 et 1979, de présenter d’une manière plus détaillée l’évolution de la main-d’oeuvre féminine au cours de la même période et finalement, de dégager brièvement l’impact de la répartition selon l’âge et le sexe sur quelques avantages sociaux. Les divers éléments présentés permettent de dégager l’image d’une croissance régulière, particulièrement forte dans les secteurs les plus techniques de l’entreprise. La proportion des employés de métiers a diminué tandis que celle des techniciens et des ingénieurs a augmenté. La main-d’oeuvre masculine a légèrement diminué en pourcentage, tandis que celle des femmes a augmenté, particulièrement chez les employés de bureau, et les structures selon l’âge se sont modifiées, chez les hommes et chez les femmes. La répartition actuelle des employés selon le sexe et l’age permet de prévoir qu’au cours des prochaines années, les hommes pourront se prévaloir à la fois des régimes d’avantages sociaux se rapportant à la retraite et de certaines modalités du régime de droits parentaux, tandis que les femmes, encore loin de l’âge de la retraite, se prévaudront principalement, comme groupe, du régime des droits parentaux.
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 | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".