Le nouveau contrat psychologique et le développement de l’employabilité : chose promise, chose due !
Bibliographic record
Abstract
L’enjeu du capital humain est d’une importance primordiale. Rares sont les personnes qui doutent aujourd’hui que les compétences des employés deviendront l’avantage concurrentiel durable du 21ième siècle. Il n’est donc pas surprenant que la dernière décennie ait été marquée par un nouvel intérêt des chercheurs et praticiens pour le concept de contrat psychologique et pour l’un de ses éléments fondamentaux, le développement de l’employabilité des employés. On observe toutefois que les occasions de mise en valeur du capital humain varient selon les contextes, les pays, les organisations et les individus, et qu’il existe encore de fortes inégalités d’accès au développement des compétences. On observe également que les cadres législatifs du développement de l’employabilité sur lesquels se fonde souvent cette activité n’ont pas connu partout la même évolution, et même que certaines lois circonscrivent elles-mêmes le nombre d’organisations publiques et privées qui y sont assujetties. Néanmoins, le succès des initiatives en matière de développement de l’employabilité des employés s’appuie non seulement sur la capacité des gouvernements à mettre en oeuvre des législations adaptées, mais aussi sur les stratégies de gestion des ressources humaines pour faire face aux réalités du marché du travail. Malgré des intentions organisationnelles explicites, il semble que la réelle prise en compte du capital humain se fasse encore attendre.
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 | 0.004 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.014 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".