L'appréciation de l'accompagnement efficace en insertion socioprofessionnelle selon une enquête auprès d'intervenants de deux carrefours jeunesse-emploi
Bibliographic record
Abstract
Au cours des années 2013 à 2015, les questions associées à l'accompagnement en insertion socioprofessionnelle ont gagné en importance dans la société québécoise. Le rapport entre les ressources investies et les résultats escomptés soulève des questionnements quant à l'efficacité des services d'insertion. Alors que plusieurs études présentent un portrait plutôt négatif des services déployés au Québec en la matière, certaines études présentent des résultats plus optimistes. Le gouvernement de Pauline Marois a tenté d'apporter des modifications aux modalités d'insertion socioprofessionnelle en 2013. Le gouvernement provincial de Philippe Couillard, élu en 2014, a aussi choisi d'apporter des changements en cette matière avec le projet de Loi 70. Cette conjoncture politique a engendré une période d'incertitude, spécialement pour les intervenants en carrefours jeunesse-emploi (CJE). Dans ce contexte, nous nous sommes posé la question suivante : comment les intervenants des CJE apprécient-ils l'accompagnement efficace? Cette question nous a conduit à développer un objectif général et trois sous-objectifs spécifiques de recherche. L'objectif général est de comprendre l'appréciation de l'accompagnement efficace selon des propos d'intervenants en CJE. Dans un premier temps, nous désirons comparer les discours des intervenants selon deux types de mandats de travail. Dans un deuxième temps, nous souhaitons relever les logiques de réflexion et d'action jugées les plus efficaces par les intervenants. Dans un troisième temps, nous voulons expliquer comment les intervenants réagissent dans le contexte d'une conjoncture politique singulière. Pour atteindre ces objectifs, nous avons effectué des entretiens semi-directifs auprès d'un échantillon de dix intervenants en insertion, exerçant dans deux CJE. Nous avons recueilli et analysé les données issues de ces entretiens en nous inspirant de la théorie des économies de la grandeur (Boltanski et Thévenot, 1991), qui offre un cadre d'analyse cohérent pour baliser les logiques de pensée et d'action des intervenants. D'après les résultats de cette recherche, il semble que, selon une combinaison de ces dernières logiques, l'accompagnement trouve un lieu de compromis entre les intervenants. L'analyse signale toutefois qu'en contexte d'incertitude, le compromis établi entre les intervenants n'est plus assuré et que des interrogations émergent quant à l'appréciation de l'accompagnement efficace en insertion socioprofessionnelle. \n______________________________________________________________________________ \nMOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : insertion socioprofessionnelle, accompagnement, intervenants, politiques d'activation, insertion par projet, Québec.
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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 | 0.013 | 0.018 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.016 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.004 |
| Open science | 0.002 | 0.007 |
| Research integrity | 0.002 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 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".