e-learning en entreprise. Un aperçu de l’état des lieux au Canada et au Québec
Notice bibliographique
Résumé
La formation en entreprise est devenue une véritable économie de service.On prévoit que le e-learning sera un leader au niveau de l'économie mondiale.Dans cet article, nous voyons la place assignée à la formation en général dans les entreprises, le rôle croissant de la formation au Canada, ce qu'est le e-learning, ses avantages et ses inconvénients pour l'entreprise comme pour les employés, le capital humain au Canada, ainsi que les enjeux propres au Québec.Par la suite, nous faisons état d'une recherche menée auprès de dix entreprises du Québec sur la place de la formation et le e-learning selon les responsables de formation, les DRH et les formateurs.ABSTRACT.Corporate training has become a service-based market.Forecasts predict that E-Learning will become a leader in the new global economy.In this article, we will examine the role of general training in corporate settings, training in Canada and we will define E-Learning, compare its advantages and disadvantages for the company and the workers, and human capital in Canada and the challenges specific to Quebec.We will also present a research that was conducted in ten Quebec corporations on the role of training and E-Learning in the eyes of training coordinators, human resources directors and trainers.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,022 | 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 ».