Tipping points: what participants found valuable in labour market training programmes for vulnerable groups
Notice bibliographique
Résumé
Graham JR, Jones ME, Shier M. Tipping points: what participants found valuable in labour market training programmes for vulnerable groups Int J Soc Welfare 2010: 19: 63–72 © 2009 The Author(s), Journal compilation © 2009 Blackwell Publishing Ltd and the International Journal of Social Welfare. This article is based on face‐to‐face and focus group interviews with 72 people who have experienced ongoing difficulties integrating into Canadian labour markets, and who had completed a labour market training programme. Participants were representative of at least one (and often several) categories that inhibited labour market integration: low socio‐economic status, Aboriginal status, single parenthood, criminal justice history and being disabled. The major finding: respondents associated life skills rather than labour‐market skills with success in overcoming personal barriers to securing and maintaining employment. Life skills involved developing life meaning and interpersonal skills related to personal cognition and behaviours. Valued cognitions identified by participants were gaining a new perspective on life and realising that the past impacts the present. Valued behaviours identified by participants included actions associated with understanding personal characteristics and motivations, and building positive social support and social capital. These insights provide theoretically rich considerations for labour market training programmes and could considerably influence labour market policies and practices, particularly since most training programmes and policies are geared toward human capital (i.e. labour‐market skills) accumulation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».