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Record W2134871729 · doi:10.7202/1000447ar

Les institutions du marché du travail et les inégalités inter-catégorielles : une comparaison France-Canada

2011· article· fr· W2134871729 on OpenAlexaffvenueabout
Samir Amine

Bibliographic record

VenueRevue multidisciplinaire sur l emploi le syndicalisme et le travail · 2011
Typearticle
Languagefr
FieldEconomics, Econometrics and Finance
TopicLabor market dynamics and wage inequality
Canadian institutionsCenter for Interuniversity Research and Analysis on OrganizationsUniversité du Québec en Outaouais
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

L’évolution des inégalités, au détriment de la main d’oeuvre non qualifiée, est certainement l’une des tendances les plus préoccupantes parmi celles auxquelles ont à faire face les grandes économies occidentales. Néanmoins, cette dégradation ne s’est pas traduite de la même façon dans tous les pays. En effet, dans les pays anglo-saxons, les écarts de revenus se sont accentués tandis que dans les pays de tradition beveridgienne , on parle des inégalités en termes d’accès à l’emploi. L’objet de cet article est, d’une part, de proposer une réflexion sur les causes et les explications de cette évolution défavorable aux catégories les moins formées. D’autre part, dans le cadre d’une comparaison France-Canada, nous allons étudier l’interaction entre les politiques publiques sur le marché du travail et la forme des inégalités présente dans chacun des deux pays. Dans cette perspective, nous comparons les effets de trois régulations publiques, à savoir les allocations chômage, le salaire minimum et l’impôt négatif, sur les performances de l’économie et plus particulièrement sur l’emploi et la formation des salaires.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.543
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0020.001
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.002
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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.

Opus teacher head0.069
GPT teacher head0.261
Teacher spread0.193 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations8
Published2011
Admission routes3
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