Employment Predictions in Secretarial Occupation
Notice bibliographique
Résumé
The developments in technology and the intense business life makes secretarial work as an indispensable component of business administration. Besides on the job training and inservice training at workplaces,with the education given at Secretarial Vocational Lycees, at Vocational High Schools and at university levels, quailfied employees are trained. Also the spread of the occupational secretarial courses (on topics such as; touch-type, computer, diction, pre-accountancy) increases the number of qualified personnel. Although the increase in the number of vocational high schools gives rise to the higher amount of qualified secretaries, the results of the research reveals that the numer of secretaries without vocational education in the occupation is more than the qualified ones in the same field. On the other hand, it is observed that educated secretaries might become unemployed as well.In this study, determining the employment gap in secreterial vocation by examining the general censuses was aimed.In the study General Population Censuses which takes place one in five years (1970, 1975, 1980, 1985, 1990, 2000) were examined. In these populatiun censuses, participants were surveyed about their main occupation and asked what their job was within the last week and the answers given by the citizens were taken into account in this study. Questions that were answered open-ended were classified according to ISCO 88 International Standard Classification of Occupations. The number of graduates of lycees and high schools that are providing secreterial education were taken from The Ministry of Education and Higher Education Board. It was determined that employment gap in secreterial occupation might be closed by the year 2025 according to the projections made.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,003 |
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 ».