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Record W2615414656 · doi:10.7202/1034794ar

La crise de l’emploi : quel avenir pour les jeunes ?

2016· article· fr· W2615414656 on OpenAlexvenueno aff
Jean-Émile Charlier

Bibliographic record

VenueInternational Review of Community Development · 2016
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicSocial Sciences and Governance
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les jeunes ne parviennent à s’introduire sur le marché de l’emploi qu’à grande peine, et, pour nombre d’entre eux, au prix du sacrifice de leurs aspirations. Les peu scolarisés sont les premières victimes et n’ont guère de possibilités de se former sur le tas, les employeurs préférant, à coût égal, engager du personnel déjà formé. Les jeunes plus instruits, quant à eux, doivent fréquemment se contenter d’emplois sous-qualifiés où ils ne peuvent réaliser ce à quoi ils s’étaient préparés. D’autre part, aucun secteur de l’activité économique ne semble en mesure d’absorber prochainement toutes les personnes désireuses de travailler et dont le nombre est sans doute bien plus élevé que celui des chômeurs. Dans ce contexte, la question de savoir si nos économies ont une chance de revenir au plain emploi mérite d’être posée. Pour un certain nombre de sociologues, la réponse est négative, si l’on garde au terme « emploi » le sens qu’il a aujourd’hui. En effet, nous assistons à un phénomène de société duale avec d’une part des emplois qualifiés et stables dans le privé et le public. D’autre part des emplois précaires à durée déterminée à temps partiel et avec absence de protection sociale. Ce phénomène ne peut amener que de fortes potentialités conflictuelles. Une alternative à cette société duale pourrait être le renforcement des solidarités sociales fondamentales dans le sens d’une nouvelle redistribution.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.020
Threshold uncertainty score0.040

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.004
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0130.017
Scholarly communication0.0120.008
Open science0.0010.005
Research integrity0.0040.007
Insufficient payload (model declined to judge)0.0080.002

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 head0.069
GPT teacher head0.380
Teacher spread0.311 · 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; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
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

Citations0
Published2016
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