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Record W2469018144 · doi:10.7202/1036494ar

Analyse des déterminants de l’intensité de la recherche d’emploi en Côte d’Ivoire

2016· article· fr· W2469018144 on OpenAlexvenueno aff
Coffie Francis-José N’Guessan

Bibliographic record

VenueL Actualité économique · 2016
Typearticle
Languagefr
FieldAgricultural and Biological Sciences
TopicAgriculture and Rural Development Research
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

L’objectif de cette étude est d’analyser, pour la Côte d’Ivoire, les déterminants de l’intensité de la recherche d’emploi et du choix des modes de recherche d’emploi. Nous avons eu recours à une analyse économétrique appliquée à un échantillon de jeunes chômeurs issus de la base de données de « l’enquête-emploi Abidjan 2008 », réalisée par l’Agence d’études et de promotion de l’emploi (AGEPE). Les principaux résultats indiquent que les chômeurs ivoiriens sont moins actifs en terme de recherche d’emploi que les chômeurs non ivoiriens et ont davantage recours aux concours. Par ailleurs, les chômeurs faiblement qualifiés sont moins actifs en matière de recherche d’emploi que les chômeurs qualifiés et ont tendance à avoir recours aux réseaux de relations. Les chômeurs qualifiés, privilégient, quant à eux, les méthodes formelles de recherche d’emploi. Les résultats de l’étude, révèlent également que le taux de chômage et la densité de la commune de résidence du chômeur ont une influence sur l’intensité de la recherche d’emploi et le choix des méthodes de recherche d’emploi. L’étude montre aussi que la proximité à une zone d’emploi accroît l’intensité de recherche d’emploi tandis que la présence d’un service public de l’emploi (SPE) dans la commune n’incite pas à être actif en matière de recherche d’emploi. Ainsi, même si la proximité avec les agences locales d’emploi réduit les coûts de recherche d’emploi, la faiblesse des rendements attendus pourrait être un motif de découragement à la recherche active d’emploi.

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)0.004
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.662
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0040.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.001
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.001

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.

Opus teacher head0.172
GPT teacher head0.348
Teacher spread0.176 · 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; both teacher heads agree on what is shown here.

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

Citations5
Published2016
Admission routes1
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