Bibliographic record
Abstract
Les politiques de soutien qui visent les sans-emploi sont de plus en plus souvent assorties de conditions que l'on regroupe sous le terme de contrepartie. Ces politiques dites « actives » font appel à la responsabilité des personnes et imposent des conditions plus ou moins contraignantes. Parallèlement, l'aide tend à devenir moins généreuse. Ce livre étudie la transformation de ces politiques dans six pays : le Canada, les États-Unis, le Royaume-Uni, la France, l'Allemagne et le Danemark. Cette étude comparative transversale fait ressortir les relations entre les sans-emploi et l'État, le marché du travail et l'environnement social. La contrepartie témoigne de la transformation de l'action sociale des États. La situation varie beaucoup d'un pays à l'autre, et ces différences sont révélatrices de tendances plus larges à l'oeuvre dans les politiques sociales. On trouve d'un côté des pays qui organisent le traitement des sans-emploi sous un mode plutôt collectif et de l'autre, des pays où l'individu et la sanction du marché constituent la référence première. Par ailleurs, si l'intervention de l'État passe de plus en plus par un soutien aux familles, celui-ci varie beaucoup au point d'apparaître comme la dimension la plus discriminante des nouvelles politiques sociales. Ce livre propose une analyse systématique des logiques d'intervention qui façonnent ces nouvelles formes de protection sociale. Il s'adresse non seulement aux chercheurs, mais aussi aux professionnels qui interviennent auprès des personnes sans emploi et aux décideurs.
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 | 0.004 |
| 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 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.063 | 0.005 |
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".