Une analyse longitudinale de la pérennité des expériences des travailleuses et des travailleurs autonomes canadiens
Bibliographic record
Abstract
Les auteurs de cet article proposent une évaluation empirique de facteurs qui favoriseraient la longévité des expériences des travailleuses et des travailleurs autonomes canadiens et concourraient ainsi à l’explication de la forte croissance de ce statut d’emploi ces dernières décennies. S’appuyant sur un cadre théorique original et utilisant le modèle de régression à risques proportionnels de Cox, ils estiment les prédicteurs de la probabilité de sortie des expériences de travail autonome suivies sur une période de 72 mois avec les données longitudinales de l’Enquête sur la dynamique du travail et du revenu. Leur étude révèle des différences notables entre les prédicteurs de la pérennité des expériences des hommes et des femmes, mais souligne aussi l’importance des conditions économiques des expériences de ces deux groupes pour en comprendre le succès.
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 | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 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".