Bibliographic record
Abstract
Un livre indispensable pour qui veut comprendre les transformations qui se dessinent en matière de politiques de l’emploi et de la formation et les solutions à envisager. Un livre qui replace la situation actuelle dans les grandes tendances historiques et qui emprunte à une connaissance poussée des pratiques de formation en milieu de travail. Un livre enfin qui présente de façon claire et concise les principes, les notions et les théories nécessaires pour comprendre l’évolution actuelle et qui intéressera aussi bien les spécialistes et les intervenants du domaine que les étudiants et étudiantes et le public désireux de prendre part au débat. En résumé, l’auteure se demande ici comment la question de la formation de la main-d’œuvre en est venue au tournant du siècle à prendre une importance centrale dans les politiques publiques de l’emploi, au Québec comme ailleurs dans le monde. La thèse avancée est que, dans le contexte néolibéral actuel, une conception nouvelle de la sécurité d’emploi se développe et fait appel à une responsabilisation accrue des individus face à leur formation pour assurer leur employabilité. L’analyse de nouvelles tendances à l’œuvre dans les dispositifs publics de formation des secteurs et des territoires fait par ailleurs ressurgir la nécessité de mettre de l’avant de nouveaux « droits » face aux évolutions actuelles.
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 | 0.002 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.010 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.006 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.026 | 0.004 |
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".