Participation des personnes assistées sociales à la mesure de formation de la main d'oeuvre (MFOR): caractéristiques et résultats de fin de participation
Bibliographic record
Abstract
La Mesure de formation de la main-d’œuvre (MFOR) représente l’une des mesures de la politique québécoise de l’emploi centrée sur le soutien à l’insertion professionnelle pour aider les personnes à intégrer le marché du travail et à s’y maintenir par le biais de l’acquisition de compétences en demande sur le marché du travail. Cet article présente un ensemble d’analyses effectuées à partir d’une banque de données administratives du ministère de l’Emploi et de la Solidarité sociale (MESS) portant sur la participation à la mesure MFOR entre 2005 et 2011. Cet article permet d’examiner de plus près l’effet de certains indicateurs socio-administratifs sur la fin de participation à la mesure chez les personnes assistées sociales ayant participé à la mesure de formation en comparant les caractéristiques de la participation des personnes qui ont complété les activités de formation par rapport à celles qui ne les ont pas complétées. Les résultats obtenus indiquent que chez les personnes assistées sociales, près de neuf participations sur dix sont relatives à la formation générale secondaire, à la formation professionnelle secondaire, à la francisation et à la formation technique collégiale. Les données indiquent également que plus le niveau de formation académique est avancé, plus le taux de participations complétées est élevé, et que le taux d’interruption des participations avant terme a augmenté entre 2005 et 2010. Enfin, parmi les individus inscrits à l’assistance et reconnus comme ayant une contrainte temporaire à l’emploi, le groupe des personnes de 55 ans et plus affiche des taux de participations complétées plus importants alors que le groupe des personnes ayant une contrainte santé affiche des taux d’interruption parmi les plus élevés.
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 | 0.004 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".