L’emploi peu qualifié et à bas salaire : problématiques nord-européennes
Bibliographic record
Abstract
Les emplois peu qualifiés et à bas salaire ne tendent pas à disparaître dans les pays les plus développés. Au contraire, force est de constater que dans plusieurs de ces pays la croissance de l’emploi se fait dans les secteurs où les emplois peu qualifiés se concentrent. Et il faut voir là une des manifestations des dynamiques actuelles du capitalisme. Une recherche comparative entre cinq pays d’Europe du Nord (Allemagne, Danemark, France, Pays-Bas, Royaume-Uni) montre cependant que, si ces pays sont tous concernés par cette tendance générale, la présence de travailleurs à bas salaire n’a pas le même poids partout. Les dimensions institutionnelles propres à chaque pays apparaissent comme un facteur déterminant tant de la proportion de travailleurs à bas salaire que des conditions offertes à ces derniers. Bien qu’elles aient partout connu des modifications à la baisse, la nature et la force des institutions de régulation du marché du travail créent la différence. L’existence ou non d’un salaire minimum légal, le régime des conventions collectives et le taux de couverture des salariés par des accords collectifs, la nature et le degré de la régulation de l’emploi temporaire jouent un rôle primordial.
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 | 0.006 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.007 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.005 |
| Open science | 0.002 | 0.004 |
| Research integrity | 0.003 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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 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".