Planifier la relève dans un contexte de vieillissement de la main-d'œuvre
Notice bibliographique
Résumé
Résumé Le vieillissement de la population canadienne et de celle de la plupart des pays industrialisés est un phénomène largement admis. Il influe sur la planification de la relève dans les organisations, qui doivent remédier aux pénuries de main-d’œuvre et assurer le remplacement des ressources humaines. En fin de carrière, les travailleurs peuvent se prévaloir des programmes de retraite anticipée, choisir de travailler plus longtemps ou opter pour une retraite progressive. Les défis liés à la relève sont de taille, puisque la prévision des besoins de main-d’œuvre s’avère un processus complexe qui doit composer avec des préférences individuelles, des contextes économiques et des politiques publiques. Cet article tente de préciser les stratégies et les actions organisationnelles qui permettraient un meilleur arrimage entre les besoins organisationnels et ceux des individus à l’approche de la retraite. Dans ce but sont examinés les attitudes des travailleurs, les nouvelles tendances des politiques publiques en matière de retraite et les défis organisationnels face au vieillissement de la main-d’œuvre.
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 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 | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».