Flux de main-d'oeuvre et flux d'emploi : Une analyse critique et quelques pistes de recherche
Bibliographic record
Abstract
Le chômage et l’emploi, deux mesures de stock, ont été utilisés pendant des décennies pour évaluer la performance du marché du travail. L’imperfection de ces deux mesures de stock a généré un intérêt accru envers l’analyse des flux sur le marché du travail. En effet, le mouvement des travailleurs entre les trois états du marché du travail (emploi, chômage et inactivité) (ou flux de main-d'œuvre) et la dynamique de création et d’élimination des emplois par les entreprises (ou flux d’emploi) occupent une place de plus en plus importante, aussi bien dans les travaux de recherche que dans le développement des politiques du marché du travail. Les analyses classiques de flux de main-d’œuvre se sont concentrées essentiellement sur l’incidence, la probabilité de sortie ainsi que la durée du chômage. \nCes analyses ont débouché sur des recommandations de politiques et de programmes qui visaient l’accélération de \nla sortie du statut du chômage, en recourant à un resserrement des critères d’admission à l’assurance-chômage, l’amélioration des services de soutien à la recherche d’emploi et l’adoption des mesures actives de l’emploi. Quant aux analyses basées sur le flux d’emploi, elles se sont davantage penchées sur la stabilité de l’emploi sur le marché du travail. Ce type d’analyses a donné naissance à une génération de politiques et de programmes qui visent le soutien à la création et à l'expansion de petites entreprises, par l’entremise de traitement fiscal préférentiel, de prestation de services de soutien à l'information et la création de sources de capital-risque. Récemment, grâce à des études basées aussi bien sur le flux de main d’œuvre que le flux d’emploi, on a réalisé que, bien que la fluidité du \nmarché du travail soit une source d’efficacité, elle peut également être une source de vulnérabilité et d’exclusion du marché du travail. Ainsi, les risques d’exclusion et les pertes de gains futurs poseront un défi de taille aux politiques du marché du travail du 21ième siècle. Ce défi est d’autant plus important dans un contexte de vieillissement de la population. Les mesures d’activation et l’investissement dans la formation tout le long de la vie occuperont une place prépondérante dans les futures stratégies d’emploi. Malheureusement, les études canadiennes qui combinent le flux de main-d’œuvre et les flux d’emploi sont limitées par l’absence de données de type longitudinales qui couvrent aussi les employeurs que les employés sur une longue période. \n \nLes développements futurs des données peuvent s’inspirer du cadre d’analyse du marché du travail transitionnel \n(MTT) adopté dans les travaux de l’Union européenne. Le MTT distingue cinq types de transition sur le marché du \ntravail à savoir, les transitions (bidirectionnelles) entre l’éducation et le marché du travail, les transitions au sein \nmême du marché du travail, les transitions de l’emploi vers l’inactivité, les transitions de l’emploi vers le chômage, et les transitions entre l’emploi et la retraite ou l’handicap. L’avantage de ce cadre d’analyse c’est qu’il donne une perspective de parcours de vie aux politiques de main-d’œuvre. Par exemple, l’objectif de prolongement de la vie active des travailleurs âgés, par l’entremise d’une manipulation des paramètres des fonds de pension, ne peut pas être isolé de l’objectif d’apprentissage tout le long de la vie, ou l’objectif d’amélioration de conciliation de travail et \nvie personnelle. De même, il ne peut pas être isolé des incitatifs qui visent la promotion du retrait progressif vers \nl’handicap. Il ne peut pas être isolé, non plus, des besoins de la flexibilité qui a amené certains employeurs à offrir \ndes fonds de pension à contributions déterminées, plutôt qu’à prestations déterminées, d’où l’approche intégrée des politiques publiques qui est prônée par ce cadre d’analyse. En vue d’orienter le développement d’une politique intégrée du marché du travail, les efforts de recherche pourraient être organisés autour de trois axes à savoir, la quantification des différentes transitions qui sont identifiées par le MTT, l’identification des obstacles qui empêchent les individus à réussir ces différentes transitions, et l’analyse de l’impact des risques associés à ces transitions.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.004 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.002 | 0.001 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 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 teacher head, 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".