Économie sociale et insertion par l'activité économique : Le cas de Renaissance Montréal
Bibliographic record
Abstract
L'étude de cas que nous présentons ici est la deuxième d'une série de quatre monographies réalisées dans le cadre des travaux du Centre de recherche sur les innovations sociales dans l'économie sociale, les entreprises et les syndicats (CRISES). Elle vise à caractériser une entreprise d'économie sociale dans le secteur de l'insertion socioprofessionnelle. La méthodologie utilisée est qualitative et repose sur l'approche monographique. Les données ont été recueillies à l'aide du Guide de collecte et de catégorisation des données pour l'étude d'activités de l'économie sociale (Cômeau, 1996) entre le mois de novembre 1996 et le mois de septembre 1997. Renaissance Montréal est une entreprise d'insertion socioprofessionnelle. Elle s'adresse à des chômeurs (jeunes et adultes) de longue durée rendus vulnérables aux niveaux du travail et de leurs tissus relationnels, par le chômage et ses effets sociaux. Son objectif est double : celui de resocialisation et celui de réapprentissage professionnel. Pour ce faire, et c'est là que réside la particularité de cette initiative, elle utilise une activité économique véritable, la vente de biens usagés. Cette activité économique doit cependant rester au service des objectifs sociaux identifiés, le maintien d'un équilibre entre cette bipolarité constituant le principal défi de cet organisme.
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 | 0.001 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.011 |
| Science and technology studies | 0.011 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.002 |
| Open science | 0.003 | 0.005 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 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".