La gouvernance de la conciliation travail-famille : comparaison entre la France et le Québec
Bibliographic record
Abstract
Sur la question économique et sociale éminemment actuelle que constitue la conciliation travail-famille, il est rare de mettre en présence tous les acteurs des politiques. Nous avons conçu un programme qui vise non seulement à dresser un état des lieux comparatif basé sur les données démographiques et d’emploi produites tant en France qu’au Québec, mais aussi à faire se rencontrer les acteurs intermédiaires que sont les entreprises, les organisations syndicales, les administrations régionales ou municipales, les institutions en charge de l’enfance et de la famille ainsi que les associations d’économie sociale. À partir d’une revue des écrits, d’échanges de propos en visioconférences et d’un séminaire annuel ouvert aux gouvernants, nous avons commencé à confronter les pratiques utilisées de part et d’autre, selon trois objectifs: éclairer les décideurs politiques et les autres acteurs; mieux connaître les enjeux de la question ainsi que les limites ou les effets pervers de certaines actions; déceler les pistes et les leviers possibles. Ces travaux permettront de faire le lien entre le gouvernement et la gouvernance en matière de conciliation travail-famille. Le présent article fait état des premières observations sur le plan statistique comme en ce qui concerne le rôle des acteurs intermédiaires dans les deux sociétés.
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 | 0.005 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.000 |
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".