La inserción laboral de los jóvenes: un concepto histórico, ambiguo y societal
Bibliographic record
Abstract
Los conceptos principales que se utilizan hoy en día para analizar la situación en el mercado laboral de las diferentes categorías de fuerza de trabajo son a menudo heredados del periodo de los Trente Glorieuses (N de la T: Edad de oro del capitalismo, en español). Un concepto que se convirtió enun objeto de investigación, que varios trabajos trataron de circunscribir y de definir de varias maneras, es el de inserción laboral. Los objetivos de este artículo son: a) mostrar el carácter histórico de la noción de inserción laboral, b) analizar la ambigüedad de sus definiciones proteiformes, utilizadas en gran parte por los investigadores en función de sus preocupaciones específicas de investigación y c) resaltar el aspecto societal de la inserción laboral a partir de una mirada comparativa sobre el contenido de esta concepción y de su utilización en Francia y en Quebec. Este proceso nos llevará a un amplio cuestionamiento sobre la adecuación de este concepto a la realidad de los recorridos de formación y del mundo del trabajo contemporáneosque sufren profundas y rápidas transformaciones y requieren nuevas conceptualizaciones más detalladas y más rigurosas. Cristina Vicente Lucas (Trad.)
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 | 0.004 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.011 | 0.048 |
| Scholarly communication | 0.013 | 0.005 |
| Open science | 0.002 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
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.
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".