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Record W3035845071 · doi:10.71781/19529

Youth employment incentives : activation policy in Denmark, France and the United Kingdom (2008-2016)

2019· dissertation· en· W3035845071 on OpenAlexfundno aff
Shannon Dinan

Bibliographic record

VenueOpen MIND · 2019
Typedissertation
Languageen
FieldEconomics, Econometrics and Finance
TopicLabor market dynamics and wage inequality
Canadian institutionsnot available
FundersOffice of Nuclear Energy TechnologiesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaBeskæftigelsesministerietUniversité de MontréalEuropean Commission
KeywordsIncentivePolitical scienceLabour economicsEconomicsMarket economy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les jeunes (15 à 29 ans) sont particulièrement vulnérables aux chocs économiques et la capacité à intégrer le marché du travail est une étape importante influençant leur bien-être à long terme. La crise financière de 2007-08 a donc eu des effets importants sur eux. En réponse, les États capitalistes avancés ont adopté une série de politiques pour aider les jeunes. Pourtant, malgré ces nouvelles politiques, les dépenses publiques pour le marché du travail n’ont pas augmenté de manière stable lors de la période. Les analyses récentes semblent confirmer qu’au lieu d’investir dans les programmes plus dispendieux, les États adoptent des politiques axées sur une rhétorique de droits et de responsabilités. En effet, selon certains chercheurs, les États ont adopté des politiques qui créent des incitatifs pour joindre le marché du travail au lieu d’investir dans le capital humain. La recherche actuelle appuie l'argumentaire que les États-providence convergent autour de politiques de faible coût. Nonobstant les pressions pour le changement, les États ont différents besoins. Ainsi, il reste improbable qu’ils adoptent les mêmes solutions. Aucune analyse récente n’a étudié les politiques d’emploi des jeunes adoptées depuis la crise financière. Cette thèse pose alors la question, comment est-ce que les États-providence ont modifié leurs politiques de transition depuis la crise financière? La thèse répond à cette question à partir de trois cadres analytiques du changement politique. Ces cadres sont appliqués à trois études de cas : le Danemark, la France et le Royaume-Uni. Afin de pleinement considérer ces politiques dans toute leur complexité, cette thèse se sert d'une typologie des incitatifs d'activation pour comparer des mélanges d'instruments entre gouvernements. Une fois les mélanges d'incitatifs déterminés, une analyse de process-tracing détermine comment les États ont modifié leurs politiques de transition depuis la crise financière. Ces recherches nous permettent de constater que ces trois pays ont adopté de nouvelles politiques pour l’emploi des jeunes depuis la crise financière. Dans chaque étude de cas, les États ont adopté des politiques qui perpétuent la logique d’action dominante. Or, chaque étude de cas a aussi adopté des politiques qui dévient de la logique d’action dominante. Ces changements sont expliqués à l'aide de trois cadres théoriques, l'apprentissage, les ressources et l'institutionnalisme historique. Cette recherche contribue à la littérature de l'État-providence en outrepassant la littérature existante et donnant un rapport détaillé des politiques d'activation pour les jeunes et de leur adoption depuis la crise financière.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.004
metaresearch head score (Gemma)0.006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.306
Threshold uncertainty score0.609

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0040.006
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0020.001
Scholarly communication0.0050.001
Open science0.0010.003
Research integrity0.0020.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0060.001

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 head0.046
GPT teacher head0.292
Teacher spread0.246 · 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 source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
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
Published2019
Admission routes1
Has abstractyes

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