Crucial contributors? Re-examining labour market impact and workplace-training intensity in Canadian trades apprenticeship
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,011 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».