EDYPOLU - Short Report (French Version)
Bibliographic record
Abstract
Dans ce rapport, nous présentons une sélection des résultats descriptifs préliminaires du projet de recherche EDYPOLU financé par l’Université du Luxembourg (2017-2021). Le projet de recherche examine le marché du travail pour les jeunes personnes au Luxembourg, avec une focalisation sur les besoins en personnel opérationnel, les exigences générales en matière de ressources humaines et les processus de sélection des recruteurs. Dans ce but, nous avons réalisé un sondage en ligne parmi les recruteurs travaillant dans divers domaines professionnels au Luxembourg entre novembre 2018 et janvier 2019. Une étude pilote a été menée au printemps 2018. Le sondage des recruteurs de l’EDYPOLU fait suite au projet Horizon 2020 de NEGOTIATE (https://negotiate-research.eu/). Dans le contexte de NEGOTIATE, un sondage des recruteurs avait été réalisé dans quatre pays : en Bulgarie, en Grèce, en Norvège et en Suisse. EDYPOLU évalue un certain nombre de sujets qui ont aussi été étudiés dans le cadre de NEGOTIATE. Ceci permet de faire certaines comparaisons entre les résultats des deux études.
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 | 0.010 | 0.041 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.008 | 0.012 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.004 |
| Open science | 0.002 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.212 | 0.105 |
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".