Du premier confinement au rebond partiel : l'impact de la première vague de la pandémie de la COVID-19 sur l'emploi des jeunes de 15 à 34 ans au Québec
Bibliographic record
Abstract
Ce cahier de la Chaire-réseau de recherche sur la jeunesse du Québec (CRJ) a été réalisé en dialogue avec le Comité consultatif Jeunes (CCJ) de la Commission des partenaires du marché du travail (CPMT) du Québec. Il vise à dresser un portrait des conséquences de la pandémie de la COVID-19 sur l’emploi des jeunes de 15 à 34 ans au Québec. Le contexte particulier lié à la pandémie de la COVID-19 – du premier confinement au rebond économique de l’été 2020 – a motivé la mise en place d’analyses caractérisant de près cette situation d’exception, afin de mesurer son impact sur l’emploi des jeunes. Plus précisément, ce cahier vise à comparer la situation des jeunes à celles d’autres groupes d’âge, tout en portant une attention particulière aux inégalités sociales au sein de la jeunesse. À cet effet, les analyses comparent la situation d’emploi qui prévalait de février à août 2020, avec celle de 2019, à la même période. Les analyses reposent sur les données de deux séries annuelles, soit celles de 2019 et de 2020, de l’Enquête sur la population active (EPA) de Statistique Canada.
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 | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.000 |
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.
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".