Profil d'achevement des apprentis inscrits : qui poursuit, abandonne et termine les programmes?
Notice bibliographique
Résumé
Le nombre d'apprentis inscrits au Canada a plus que double entre 1995 et 2007, mais le taux de reussite des programmes d'apprentissage n'a augmente que du tiers. La determination des facteurs lies aux faibles taux d'achevement represente une premiere etape necessaire pour s'assurer que la main d'oeuvre qualifiee d'aujourd'hui sera remplacee a l'avenir. La presente etude repose sur les donnees de l'Enquete nationale aupres des apprentis (ENA) de 2007 et vise a determiner les profils d'achevement des personnes inscrites a des programmes d'apprentissage. Ces profils comprennent la poursuite, l'interruption (ou l'abandon) et l'achevement de ces programmes. L'ENA comprend des renseignements demographiques detailles concernant les antecedents des repondants et les caracteristiques des programmes d'apprentissage. Les resultats montrent que l'achevement des programmes comporte un lien positif avec une gamme variee de caracteristiques demographiques, y compris le fait d'etre marie et d'avoir termine au moins des etudes secondaires avant d'entreprendre un programme d'apprentissage. Les hommes et les femmes ont des probabilites similaires d'achevement. L'achevement comporte un lien negatif avec la duree de la participation au programme d'apprentissage (au dela de la duree normale du programme) et avec le nombre d'employeurs pendant la formation. Le type de formation technique et la presence constante d'un compagnon d'apprentissage ameliore la probabilite d'achevement. Le taux de chomage regional a peu d'effet sur l'achevement ou non d'un programme d'apprentissage. Il existe aussi des differences importantes entre les provinces et les groupes de metiers. Le present document est une version revisee d'un document anterieur publie sous le meme titre (Laporte et Mueller, 2010). Nous remercions le Reseau canadien de chercheurs dans le domaine du marche du travail et des competences (RCCMTC) et Ressources humaines et Developpement des competences Canada (RHDCC) pour le soutien accorde a la presente recherche. Nous aimerions aussi remercier un examinateur anonyme, Grant Schellenberg et Pamela White pour leurs commentaires, ainsi que les participants a l'Atelier sur l'apprentissage de RHDCC et du RCCMTC, qui s'est tenu en janvier 2010 a Vancouver, et de nombreux collegues de Statistique Canada et de RHDCC.
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 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 | 0,004 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».