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Enregistrement W1569952518

Crucial contributors? Re-examining labour market impact and workplace-training intensity in Canadian trades apprenticeship

2010· preprint· en· W1569952518 sur OpenAlexaboutno aff
John Meredith

Notice bibliographique

RevueRePEc: Research Papers in Economics · 2010
Typepreprint
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation Systems and Policy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésApprenticeshipCertificationLabour economicsSubsidyIncentiveBusinessCensusDemographic economicsEconomicsManagementPopulationMarket economy
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Canadian apprenticeship policy has recently turned to direct subsidies for participants, including a federal tax incentive for employers. Some assumptions underlying the employer subsidy are: that apprenticeship training is a principal contributor to the skilled trades labour supply; that employers of apprentices typically incur high training cost and risks; and that in the absence of offsetting incentives, these would deter their participation. These assumptions are tested, using an analysis of 2006 census data and a series of 33 employer interviews. The census data reveal that, in 74 “skilled trades†occupations (NOC-S group H), the proportion of the labour force reporting an apprenticeship credential is 37%. When certificates granted to “trade qualifiers†are excluded from the total, registered apprenticeship certification is found to contribute roughly 25% of the skilled trades labour supply. A closer examination of the census data reveals strong inter-occupational differences in the certification rate and in the ratio of certified to less-than-certified workers, suggesting a de facto hierarchy of trades occupations. The interviews reveal sharp variations in employers’ workplace training efforts, challenging the twin suppositions that employers of apprentices are uniformly high contributors to skill formation, and that high training-related costs risks generally deter their participation. Differences in training behaviour are attributed to high-skill versus low-skill business strategies that in turn reflect differing product markets and regulatory constraints. Whatever the level of their training effort, all of the participating employers are able to minimize the training-related risks that have been cited as the principal rationale for employer subsidies. The paper argues for a more nuanced approach to skills policy and research in Canada, with greater attention to the diversity of actors’ strategic interactions with the training system.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,966
Score d'incertitude au seuil0,248

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,000

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.

Tête enseignante Opus0,083
Tête enseignante GPT0,399
Écart entre enseignants0,315 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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