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Record W7039496742

Le transfert de l’innovation sociale dans le projet Emplois de solidarité : à la recherche d’une nouvelle politique publique dans le domaine de l’insertion socioprofessionnelle

2016· report· fr· W7039496742 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueÉrudit documents and data repository (Érudit Consortium, University of Montreal) · 2016
Typereport
Languagefr
FieldEngineering
TopicUrban Transport Systems Analysis
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsContext (archaeology)CapitalismForge
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Ce Cahier de recherche du CRISES/LAREPPS s’inscrit dans un projet de recherche plus large portant sur le transfert des pratiques novatrices des milieux communautaires vers le secteur public. Deuxième monographie d’une série de quatre, cette étude s’intéresse plus précisément au projet Emplois de solidarité, une initiative du Centre d’organisation mauricien de services et d’éducation populaire (COMSEP) dans le domaine de l’insertion socioprofessionnelle. Ce Cahier vise d’abord à décrire les pratiques novatrices qui ont été développées dans le cadre de ce projet, puis à analyser les actions qui ont été posées pour tenter de transférer ces pratiques au sein du secteur public.\nLa première partie du Cahier consiste en une description du projet Emplois de solidarité à partir de ses dimensions organisationnelle et institutionnelle. Nous présentons pour commencer le projet comme une approche d’intégration en emploi qui s’adresse à des personnes éloignées du marché du travail et qui comprend une formation préparatoire à l’emploi et une expérience de travail salariale à long terme dans une entreprise. Nous décrivons par la suite les différents acteurs institutionnels (MESS, Direction régionale d’Emploi-Québec, CLE de Trois-Rivières) avec lesquels COMSEP entretient des liens dans le projet. Les principaux aspects novateurs du projet (le milieu de travail ciblé, l’accompagnement et la médiation, la gestion du programme et les liens avec l’employeur, la vision à long terme et l’approche globale) sont mis en relief dans la dernière section.\nLa deuxième partie expose l’historique du projet. Nous revenons sur les quatre grandes phases qui ont marqué son évolution : une première phase de diagnostic de 1997 à 1999, une deuxième phase d’exploration de 2000 à 2003, une troisième phase avec un premier projet pilote de 2004 à 2010 et une quatrième phase avec un second projet pilote de 2011 à 2014. Cette lecture historique nous permet de voir comment le projet a pris forme au fil du temps.\nLa troisième partie aborde de front la question du transfert. Nous analysons en détail les facteurs qui ont favorisé l’amorce de ce processus (le réseau d’acteurs autour du projet, le capital socioculturel des promoteurs, les ouvertures dans le système institutionnel, entre autres) et ceux qui se sont plutôt posés en travers de la route (le contexte sociohistorique, la rigidité des structures administratives, le choc des cultures entre le milieu communautaire et le milieu institutionnel, notamment).\nLa quatrième et dernière partie dresse le bilan du processus de transfert et revient sur certains aspects du projet. Nous insistons principalement sur deux éléments : les impacts du projet et ses perspectives d’institutionnalisation au sein du MESS. En conclusion, nous identifions les facteurs qui ont joué un rôle prépondérant dans la progression du processus d’institutionnalisation du projet. Nous démontrons à l’aide de cette étude que les déterminants du transfert de l’innovation sociale renvoient en bonne partie aux interactions complexes entre les systèmes institutionnels et l’action stratégique des acteurs qui portent l’innovation.

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)0.028
metaresearch head score (Gemma)0.027
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.028
Threshold uncertainty score0.150

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0280.027
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0030.004
Science and technology studies0.0080.012
Scholarly communication0.0200.012
Open science0.0020.013
Research integrity0.0040.006
Insufficient payload (model declined to judge)0.0190.003

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 head0.038
GPT teacher head0.254
Teacher spread0.216 · 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 designQualitative
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".

Quick stats

Citations0
Published2016
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