Commentaires sur la politique de la concurrence et les marchés du travail
Bibliographic record
Abstract
Traditionnellement, les préoccupations liées au travail ne constituent pas un enjeu majeur lors de l’examen de la politique de la concurrence, mais l’approche préconisée à l’égard des accords de fixation des salaires, de non-débauchage et de non-mobilité entre les entreprises est l’une des principales raisons qui expliquent l’attention portée récemment par le Parlement à la politique de la concurrence et aux marchés du travail. Les principaux intervenants des milieux universitaires et politiques ont demandé une mise en application plus rigoureuse en ce qui concerne le pouvoir des monopsones/oligopsones sur les marchés du travail, par exemple lors de l’évaluation des fusions et des acquisitions, ainsi qu’en ce qui concerne le pouvoir de marché associé à la représentation des travailleurs (syndicats) et à l’accréditation professionnelle à titre d’obstacles à l’entrée sur le marché du travail. L’objectif ici est de recenser les nombreux défis et pièges dans l’évaluation de l’intensité de la concurrence sur les marchés du travail, tant au niveau de l’offre que de la demande, de même que dans la recherche de recours, s’il y a lieu.
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 | 0.013 | 0.029 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.011 | 0.019 |
| Scholarly communication | 0.019 | 0.010 |
| Open science | 0.002 | 0.006 |
| Research integrity | 0.004 | 0.010 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.017 | 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".