Candidatures spontanées, réseaux et intermédiaires publics : quelle information et quels appariements sur le marché du travail français ?
Bibliographic record
Abstract
À partir des enquêtes Emploi en continu (2005-2012) de l’INSEE, cet article analyse les appariements via les trois principaux canaux sur le marché du travail français : 1-candidatures spontanées; 2- réseaux; et 3- intermédiaires publics. Il étudie le mode d’accès à l’emploi des individus recrutés chaque trimestre, en tenant compte des canaux effectivement activés par ces individus lors de leur recherche d’emploi. En prenant appui sur le cadre théorique de l’économie des conventions, cet article soutient l’hypothèse que les trois canaux mènent à des appariements différents, car ils ne véhiculent pas le même type d’information sur les candidats, le format de l’information pouvant être écrit, raconté ou standardisé. Les candidatures spontanées arrivent sans médiation, ce qui engendre une forte incertitude sur la qualité des candidats. S’ils ont déjà travaillé dans l’entreprise ou qu’ils sont déjà en emploi et non chômeurs, ils ont davantage de chances d’avoir été recrutés via ce canal, plutôt que d’une autre façon. Ce canal valorise également les personnes qui publient une annonce, faisant connaître leurs compétences par le biais de ce support. Par ailleurs, l’information qui circule de proche en proche par les réseaux de relations épouse le format du récit, plutôt que celui, écrit, du CV. Les personnes étrangères ou françaises par acquisition trouvent plus souvent par ce canal que par un autre; il en va de même des personnes dont l’entourage immédiat est en emploi. À la différence des deux autres canaux, l’institution publique conduit vers l’emploi des personnes sans lien antérieur avec l’entreprise qui les embauche et est surtout utile aux inactifs et aux chômeurs. Les personnes embauchées via ce canal ont, davantage que les autres, répondu à une annonce, ce qui illustre une certaine standardisation des candidatures réalisée par l’intermédiaire public, standardisation qui paraît peu favorable aux étrangers ou aux Français par acquisition. Lorsque le taux de chômage régional augmente, la probabilité d’avoir trouvé son emploi par candidature spontanée, après avoir démarché ainsi, augmente; en revanche, cette probabilité diminue pour les deux autres canaux.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.003 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 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 teacher head, 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".