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Record W2751022072 · doi:10.7202/1040995ar

L’évaluation de l’employabilité au sein du régime québécois d’aide sociale

2017· article· fr· W2751022072 on OpenAlexaffvenueabout
Ysabel Provencher

Bibliographic record

VenueCanadian social work review · 2017
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicSocial Sciences and Governance
Canadian institutionsUniversité Laval
Fundersnot available
KeywordsPolitical scienceHumanitiesPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Le présent article est issu des résultats d’une recherche documentaire financée par le Centre de recherche sur les politiques en matière d’invalidité professionnelle (CRPIP) et portant sur les processus et instruments de mesure de l’invalidité mis en application dans différents domaines des services publics. S’inscrivant dans le champ du Implementation Research , cette recherche rend compte de l’état des connaissances au sujet des instruments et modalités d’évaluation des capacités de travail tels qu’appliqués dans les régimes d’assistance publique, dont celui du Québec. Nous présentons ici quelques-uns des résultats de cette recherche portant sur les caractéristiques du processus d’évaluation de l’employabilité du régime québécois d’assistance publique (aide sociale). L’évaluation de l’employabilité renvoie à l’identification des limites et des obstacles à l’emploi avec lesquels sont aux prises les individus assistés. Au Québec, ce processus suit deux filières parallèles; 1- l’évaluation des contraintes liées à l’état de santé, fondée sur le caractère permanent ou non de la limitation et 2- l’investigation des autres obstacles/limitations à l’emploi. Cette seconde filière se déploie dans le cadre de l’entrevue d’évaluation et d’aide à l’emploi (SAEE) en fonction d’une liste préétablie d’obstacles liés à quatre domaines de compétences. L’examen effectué montre que l’évaluation des incapacités lies à la santé est effectuée dans une optique de vérification d’éligibilité à une allocation ou un programme de soutien financier tandis que l’évaluation des autres incapacités est effectuée dans une optique de détermination d’un plan de services visant à favoriser le renforcement de la capacité d’insertion durable en emploi du demandeur d’assistance.

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)0.005
metaresearch head score (Gemma)0.003
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.681
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0050.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0110.003
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0020.000
Research integrity0.0010.000
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 head0.089
GPT teacher head0.336
Teacher spread0.246 · 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 designNot applicable
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

Citations4
Published2017
Admission routes3
Has abstractyes

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