L’accès à un emploi permanent après l’obtention d’un diplôme d’études postsecondaires au Canada : le capital social importe-t-il ?
Bibliographic record
Abstract
Les études récentes ont montré qu’il existe une association entre les inégalités sur le marché de l’emploi et le capital social. Selon les tenants de la théorie du capital social, l’accès à l’emploi est associé au capital social que l’individu investit au moment de la recherche de l’emploi. L’objectif de cet article est d’examiner l’influence du capital social sur l’accès à l’emploi dans le contexte canadien. Nous examinerons dans quelle mesure, l’accès à un emploi permanent est associé aux types de sources utilisées pour obtenir l’information sur l’emploi occupé. Notre analyse est basée sur les données de l’Enquête nationale auprès des diplômés de 1995 menée par Statistique Canada. Les résultats montrent que l’accès à un emploi permanent est significativement associé au capital social mobilisé par un individu au moment de la recherche d’un emploi, mais aussi au capital humain (scolarité, domaine d’études et expérience professionnelle) de même qu’à d’autres variables, notamment au secteur d’emploi.
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 | 0.012 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.007 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 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".