Bibliographic record
Abstract
L’analyse de la littérature relève l’existence d’un double discours, plus ou moins valorisant, à l’égard des séniors. Le premier objet de cette contribution est d’analyser les représentations que les séniors ont d’eux-mêmes, ainsi que les représentations véhiculées par leurs collègues plus jeunes. Le second objet est de déterminer dans quelle mesure l’engagement au travail influe sur les valences des représentations à l’égard des séniors. La recherche s’est déroulée au moyen d’un questionnaire soumis à des travailleurs de différentes catégories d’âge, dans le secteur public. Les résultats principaux mettent en évidence les faits suivants : (1) les séniors n’ont pas tendance à se dévaloriser ; (2) plus les travailleurs sont jeunes, plus leurs représentations des séniors sont défavorables ; (3) les travailleurs plus engagés affectivement à l’égard de leur organisation ont des représentations plus favorables vis-à-vis des séniors et (4) les travailleurs qui considèrent leur travail comme instrumental voient les séniors comme moins efficaces, plus rigides, moins capables de s’adapter et moins dynamiques intellectuellement. Cet ensemble de résultats semble indiquer que l’usage de clichés à l’égard des séniors par les travailleurs plus jeunes pourrait être lié à l’existence d’un phénomène d’autoprojection dans l’avenir.
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 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 0.002 |
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".