L’évaluation de l’employabilité au sein du régime québécois d’aide sociale
Bibliographic record
Abstract
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 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 | 0.011 | 0.022 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| 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".