La spécificité des femmes en matière d’insertion socioprofessionnelle
Bibliographic record
Abstract
Cet article s’inscrit dans le contexte d’une recherche qui porte sur la spécificité des femmes en matière d’insertion socioprofessionnelle. De façon générale, les femmes, même si elles sont maintenant parties prenantes du monde du travail, se voient souvent confrontées à relever plusieurs défis lorsqu’elles tentent de s’intégrer au marché du travail. À la lumière des nombreux écrits consultés, il ressort que les multiples variables pouvant jouer un rôle dans leur processus d’insertion socioprofessionnelle rejoignent deux principales perspectives : le personnel et le social. De ce fait, la trajectoire socioprofessionnelle des femmes se distingue clairement de celle des hommes, notamment en raison du caractère fondamental que joue la dimension relationnelle dans leur développement identitaire, de l’influence du milieu familial par le processus de socialisation et de l’élément structurel du marché du travail. C’est pourquoi, sur un plan conceptuel, nous avons privilégié une démarche qui tient compte de variables tant personnelles que sociales, soit la démarche psychosociale. Le texte qui suit présente donc l’énoncé de la problématique des femmes en matière d’insertion socioprofessionnelle, puis fait état d’une recension des écrits sous l’angle des variables qui caractérisent particulièrement l’expérience des femmes au cours de leur insertion socioprofessionnelle.
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 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 0.001 |
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.
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".