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Record W2894702452 · doi:10.7202/1051521ar

Vieillir au travail en contexte d’innovation : au-delà de la stigmatisation pour des pistes d’intégration

2018· article· fr· W2894702452 on OpenAlexaffvenue
Marie-Michèle Lord, Pierre-Yves Thérriault

Bibliographic record

VenueReflets Revue d’intervention sociale et communautaire · 2018
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicRetirement, Disability, and Employment
Canadian institutionsUniversité du Québec à Trois-Rivières
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Le phénomène du vieillissement de la population active continue de prendre de l’importance. Les croyances à l’encontre des travailleuses et travailleurs âgés (par exemple leur difficulté à s’adapter aux nouvelles méthodes de travail) sont encore profondément ancrées socialement. Les préjugés envers cette population donnent lieu à diverses situations de marginalisation et d’exclusion, dont des difficultés à trouver un emploi à partir d’un certain âge et un manque d’accès à la formation continue. Or, peu de données probantes portent sur la perception réelle qu’ont les travailleuses et travailleurs âgés concernant l’innovation au travail et leur capacité d’adaptation à cette dernière. Une étude, basée sur une méthodologie qualitative et visant à dresser le portrait du rapport subjectif entretenu entre une main-d’oeuvre vieillissante et l’innovation au travail, sera présentée dans cet article. L’analyse des résultats permet d’aborder des leviers d’action pouvant être considérés par une organisation soucieuse de prendre en compte le vieillissement de la main-d’oeuvre en contexte innovant.

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)0.010
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesScience and technology studies
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.562
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0100.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0020.004
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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.

Opus teacher head0.130
GPT teacher head0.438
Teacher spread0.308 · 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 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

Citations1
Published2018
Admission routes2
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