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Record W4399178561 · doi:10.4000/11qwa

Emplois verts et politiques d’insertion des jeunes au Canada : source d’espoir ou d’inégalités sociales ?

2024· article· fr· W4399178561 on OpenAlexvenueaboutno aff
María Eugenia Longo

Bibliographic record

VenueInterventions économiques · 2024
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicSocial Sciences and Governance
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPolitical scienceHumanitiesArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Cet article présente les multiples controverses autour des liens entre l’économie et l’environnement, à partir du cas des principaux programmes menés par le Canada en matière d’insertion professionnelle des jeunes en lien avec les emplois verts. Il a pour objectif de décrire les actions de l'État visant la promotion et la régulation de ces emplois en ce qui concerne la jeunesse, celle-ci étant considérée comme une cible stratégique tant des débats que des politiques publiques. De plus, il analyse les significations diverses qui entourent la notion d’emploi vert, de transition écologique et de jeunesse y sont associées. Les résultats sont issus d’une analyse documentaire des rapports et des sites Web de deux programmes ministériels et de ceux des organisations tierces responsables de la mise en œuvre de ces actions. Les résultats soulignent : les caractéristiques des approches surplombant la transition écologique, plus restreinte à niveau de la planification fédérale, mais élargie par la mise en œuvre des dispositifs ; la polysémie et la diversité de postes faisant partie des emplois verts dans ces politiques; ainsi que les inégalités traversant l’accès à ces emplois au niveau des bénéficiaires jeunes. La conclusion discute et met en relief la viabilité d’une transition qui soit à la fois écologique et équitable.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.739
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.001
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.002
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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.

Opus teacher head0.142
GPT teacher head0.387
Teacher spread0.245 · 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 teacher head, not a consensus.

Study designNot applicable
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
Published2024
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