Travailler plus longtemps ? Les pratiques de conciliation-emploi-famille/vie personnelle dans la perspective d'une diversité de parcours de vie
Bibliographic record
Abstract
Dans la perspective du parcours de vie, cet article permet de constater l’imbrication des trajectoires professionnelles et familiales/personnelles chez les jeunes individus mais aussi chez les plus âgés en deuxième partie de carrière et en fin de parcours professionnel. Ceci confirme que la problématique de l’articulation ou de la conciliation travail-famille s’étend tout au long du parcours de vie et non seulement en présence d’enfants. Le modèle de parcours de vie de type normatif, en trois temps (études-travail-retraite) semble reculer, voire disparaître. En effet, un quatrième ou un troisième tournant (selon le genre) est envisagé par la construction d’une nouvelle carrière après la prise de la retraite ; nous avons qualifié ceci de renouveau de carrière. Nos résultats confirment aussi l’importance de prendre en compte au moins deux sources de diversité, l’âge et le genre, dans les analyses de parcours de carrières. En lien avec la théorie des ancres de carrière, nous mettons en évidence l’importance de la diversité des ancres de carrière chez une même personne, et la persistance de ces ancres (dévouement à une cause, qualité de vie), mais parfois aussi le changement de la prédominance d’une ancre ou une autre, tout au long du parcours de vie. Ici encore, la prise en compte simultanée de la diversité des âges et du genre est importante.
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 | 0.002 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".