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Record W7000323052

Emploi des personnes avec des incapacités : évaluation du programme Contrat d’intégration au travail

2020· other· fr· W7000323052 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueCorpus Université Laval (Université Laval) · 2020
Typeother
Languagefr
Field
Topic
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPopulationTrade unionGender identityGender relations
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Le handicap constitue une barrière importante à l’accès au marché du travail. Différentes initiatives fédérales et provinciales visent à favoriser l’insertion des personnes handicapées sur le marché de l’emploi au Canada. Le Québec en particulier possède un programme d’aide à l’embauche et au maintien de personnes handicapées dans un milieu de travail régulier, le contrat d’intégration au travail. L’objectif de ce mémoire est de réaliser un portrait de la population canadienne avec incapacité et d’évaluer l’impact du contrat d’intégration au travail sur l’emploi. Pour réaliser cette étude, nous utilisons des données de l’Enquête sur la dynamique du travail et du revenu et de l’Enquête canadienne sur l’incapacité. Nous appliquons la méthode des doubles différences avec les personnes avec des incapacités dans le reste du Canada comme groupe de contrôle. Selon le portrait établi, l’éducation, la sévérité et le besoin d’adaptation du milieu du travail sont des facteurs importants sur le marché du travail. Les résultats initiaux de l’évaluation suggèrent que la politique n’a pas eu d’effet significatif pour les hommes handicapés mais qu’elle a contribué à une augmentation de la participation des femmes handicapées de 9 points de pourcentage sur la période étudiée. Cependant, les résultats de la triple différence ne sont pas significatifs, aussi bien pour les hommes que pour les femmes.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.027
metaresearch head score (Gemma)0.042
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.478
Threshold uncertainty score0.951

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0270.042
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0020.002
Bibliometrics0.0020.003
Science and technology studies0.0030.003
Scholarly communication0.0040.002
Open science0.0020.003
Research integrity0.0010.003
Insufficient payload (model declined to judge)0.0080.001

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.

Opus teacher head0.026
GPT teacher head0.198
Teacher spread0.171 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

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Published2020
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