Les jeunes diplômés universitaires québécois : motifs pour faire des études, moyens pour chercher du travail et perception de la correspondance formation/emploi
Bibliographic record
Abstract
Ce rapport propose de répondre à trois interrogations : 1) Quels sont les motifs des jeunes pour entreprendre des études universitaires? 2) Quels moyens utilisent-ils pour trouver du travail après la diplomation? 3) Quelle est l’importance qu’ils accordent à la correspondance formation/emploi? Nos analyses déclineront les réponses à ces questions selon une série de variables : niveau et domaine d’étude, genre, statut socio-économique des parents des diplômés. Nous utilisons la méthode de la « théorisation ancrée » appliquée à un corpus de 76 entretiens semi-dirigés, réalisés avec des diplômés universitaires de Montréal, Québec et Sherbrooke, entre janvier 2019 et février 2020, soit cinq ans après leur diplomation. L’échantillon comporte 49 femmes et 27 hommes âgés en moyenne de 33 ans au moment de l’entrevue. Nos résultats montrent que, majoritairement, les jeunes entreprennent des études par vocation, assignent une valeur relativement importante au diplôme pour trouver du travail, jugent importante la correspondance formation/emploi et utilisent principalement leur réseau informel et l’Internet dans leurs démarches pour accéder à un poste qui leur convient. Ces constats varient cependant selon le profil des diplômés en termes de niveau et domaine de formation et de genre et appartenance sociale.
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 | 0.003 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".