DEVELOPING A COMMUNITY BASED MODEL TO IMPROVE LABOUR MARKET OUTCOMES FOR ABORIGINAL PEOPLE IN WINNIPEG
Notice bibliographique
Résumé
The Province of Manitoba has among the highest percentage of Aboriginal people in Canada who continue to measure poorly on several social and economic indicators when compared with non-Aboriginal people. It is a much younger population and growing very quickly. While the Aboriginal population in Manitoba grows, their participation in the labour market continues to lag far behind that of the non-Aboriginal population. The majority will access education and employment without great difficulty— highly educated and skilled Aboriginal people are in very high demand. However, the legacy of colonization and continued systemic racism has left a host of barriers to reaching their full potential. Improving labour market outcomes will require that we rethink existing interventions and close existing gaps. There are many organizations providing training opportunities for Aboriginal people wanting to enter the labour market, however supports beyond training are minimal. Successfully transitioning trainees into employment has been described by one Indigenous educator as “the next pressing issue” that policy makers, educators, trainers and communities must grapple with. This article describes the gaps that have been identified and explores a solution proposed by those who provide training to Aboriginal people and the people who aim to hire them. Why have governments been hesitant to take the necessary steps to address this critical gap and how might this be resolved?
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».