Les deux visages de la lutte contre la discrimination par l'âge
Bibliographic record
Abstract
Résumé L’idée selon laquelle l’âge peut constituer un critère de discrimination ainsi qu’une dimension de la « diversité » est, en France, assez récente. Cet article 1 retrace l’histoire de cette émergence en distinguant les deux dynamiques à travers lesquelles s’est opérée la diffusion de la notion de discrimination par l’âge, qui trouvent toutes deux leur impulsion au niveau de l’Union européenne : d’un côté, la préoccupation pour le niveau d’emploi des seniors ; de l’autre, une dynamique anti-discriminatoire. Ces deux dynamiques ne sont pas porteuses des mêmes enjeux : la finalité de la première est économique alors que la seconde est susceptible d’ouvrir sur une lutte plus large contre l’âgisme. Au-delà, cet article souligne que la discrimination par l’âge est une réalité ambivalente, qui mêle exclusion et protection, nombre de mesures d’âge étant liées à la protection sociale. La perspective d’une société neutre du point de vue de l’âge doit donc être considérée avec prudence.
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 | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.000 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| 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".