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L'Economia dei Tirocinanti. Tirocinio e Informalizzazione del lavoro in Emilia-Romagna

2018· dissertation· it· W2901271079 on OpenAlexaboutno aff
Marco Marrone

Bibliographic record

VenueAMS Dottorato Institutional Doctoral Theses Repository (University of Bologna) · 2018
Typedissertation
Languageit
FieldHealth Professions
TopicEmployment and Welfare Studies
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Nonostante negli ultimi abbiamo visto consumarsi un’esplosione del tirocinio a livello globale, una
\nscarsa attenzione è stata affidata dai sociologi ai fenomeni sociali che l’hanno prodotta. Sospeso
\ntra l’essere uno strumento della didattica, delle politiche occupazionali o del reclutamento
\naziendale, il tirocinio in questi anni si è moltiplicato verso ogni latitudine e tipologia di impresa –
\ninclusi i giganti della produzione asiatica - coinvolgendo un numero sempre maggiore di profili e
\nbisogni differenti. Il tirocinio sembra essere così un ombrello indeterminato in grado di aderire a
\ncontesti e profili differenti, facendone però allo stesso tempo una delle posizioni più vulnerabilità
\ndel mercato del lavoro. Un tale fenomeno non può essere avvenuto nel vuoto, né appare
\nconvincente la spiegazione che vede il tirocinio emergere naturalmente a seguito di una centralità
\nassunta dalla conoscenza nell’economia.
\nL’intento di questo elaborato è quello di provare a colmare questa lacuna a partire da una verifica
\nempirica del funzionamento del tirocinio, ossia: da un lato delle ragioni che motivano sempre più
\nindividui a svolgere un tirocinio, dall’altro, di quelle che spingono sempre più aziende a ospitare
\ntirocinanti nel proprio organico. Tuttavia, a incidere su questi processi vi è una pluralità di attori
\npolitici e economici che non solo detengono la responsabilità di regolare, controllare e valutare
\nl’uso del tirocinio, ma che, in particolare nel nostro paese, hanno giocato un ruolo decisivo nel
\npromuoverlo all’interno dei programmi di policy. Circa venti interviste raccolte tra gli attori politici
\ne economici in Italia, Canada e India e venti interviste condotte tra i tirocinanti curriculari e
\nextracurriculari di Bologna, costituiscono dunque la base empirica sulla quale è stata messa a
\nverifica l’articolazione delle ambivalenze che caratterizzano il tirocinio.

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)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.119
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0020.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0040.002
Scholarly communication0.0000.002
Open science0.0010.001
Research integrity0.0020.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.001

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 head0.038
GPT teacher head0.306
Teacher spread0.268 · 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 teacher head, not a consensus.

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
Published2018
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