Notice bibliographique
Résumé
Purpose PwC is currently working with a broad cross‐section of employers in the UK to create a new Higher Apprenticeship for the professional services. The purpose of this paper is to explore the environment and drivers for the creation of the new Higher Apprenticeship framework, the work PwC is leading to develop it and the outlook for Higher Apprenticeships in the professions. Design/methodology/approach The information provided in this case study is drawn from the organisation's own work in creating a new Higher Apprenticeship Framework. It expands on research undertaken by PwC. Findings Creating a skilled workforce is consistently the number one priority for CEOs worldwide. Whilst graduate recruitment has been the long established route into professions such as accountancy, consulting and law, employers are looking to offer a wider range of different entry routes that enable them to attract and recruit from a broader, more diverse talent pool. Originality/value Employers are now playing a more active role in the design and delivery of programmes that will provide them with the pipeline of skilled people they need. The paper highlights how the higher apprenticeship currently in development will respond to these needs and how PwC propose to progress this further.
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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 | 0,013 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,027 | 0,026 |
| Communication savante | 0,018 | 0,020 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,043 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,016 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,049 | 0,012 |
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 ».