La mobilité géographique et l’insertion professionnelle des jeunes peu scolarisés
Bibliographic record
Abstract
Ce texte propose l’examen d’une situation peu étudiée, celle du lien entre la mobilité géographique et l’insertion professionnelle des jeunes peu scolarisés. En effet, dans la plupart des cas, c’est la situation des jeunes diplômés postsecondaires qui fait l’objet de travaux sur la mobilité géographique, détournant du coup l’attention des jeunes qui n’ont pas obtenu leur diplôme d’études secondaires. Cet article permet de constater qu’il existe des différences selon le niveau de scolarité sur le plan des conditions objectives d’insertion professionnelle et des motifs de la mobilité géographique. Toutefois, nonobstant ces différences, la représentation que se font ces personnes de leur rapport à l’emploi semble peu influencée par leur niveau de scolarité. En effet, les jeunes peu scolarisés estiment détenir un certain pouvoir sur le marché de l’emploi et semblent globalement satisfaits de leur insertion professionnelle. Une interprétation théorique a été avancée tentant d’expliquer cet état de fait par une adaptation objective des attentes qu’ont les jeunes peu scolarisés, notamment par le système d’enseignement et le marché de l’emploi.
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 | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.016 | 0.002 |
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".