Une insertion professionnelle inégale : l’importance de l’origine sociale dans les transitions professionnelles des jeunes en Argentine
Bibliographic record
Abstract
Dans l’analyse contemporaine du processus d’insertion professionnelle des jeunes, les facteurs pris en considération sont les diplômes, l'expérience professionnelle préalable et le genre, masquant ainsi une dimension plus structurelle, à savoir l'origine sociale. L'objectif de cette recherche est d'étudier comment l'origine sociale façonne les trajectoires professionnelles des jeunes en Argentine. Dans cet article, nous adoptons une perspective longitudinale dans laquelle nous articulons un regard quantitatif – à partir des matrices de transition construites avec des microdonnées de l'Enquête permanente auprès des foyers (EPH) – et qualitatif du monde du travail. La combinaison des approches nous permet d'aller au-delà de l'analyse des transitions professionnelles à partir de données statistiques et d'analyser des itinéraires plus longs d’insertion des jeunes, ce qui permet de mettre en relation les facteurs structurels touchant les possibilités d'emploi et les significations et visions mises en jeu par les jeunes.
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 | 0.002 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".