Vocational education and training attrition and the school‐to‐work transition
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to explore the issue of dual vocational education and training (VET) attritions as indicating difficulties in the transition from school to work. Design/methodology/approach The methodology consists of a content analysis of semi‐structured interviews with 46 young people who interrupted their dual VET during the first year. Findings The findings showed that VET “dropouts” experience transitional problems. These can be one of two sorts: diachronic or synchronic. Diachronic problems are related to difficulties with the shift from a standard school system to VET. Synchronic problems are due to difficulties in learning, relational or working environments. Research limitations/implications The results stress the need to widen the definition of transition and to consider the context in which the transition takes place. Further research could compare these results with employers' and trainers' points‐of‐view. Practical implications Accordingly, interventions should be taken before and after the precise moment of the shift from school to VET and should include all stakeholders of VET. Originality/value The paper encompasses three original aspects: it considers school‐to‐work transition as a process beginning before and ending after the concrete shift to VET, suggesting that a transition is achieved only when the person reaches a relatively stable situation on the workplace; consequently, it conceives VET attrition as an indicator of a failure of the school‐to‐work transition process; and it stresses the influence of the social and the learning environment on the quality of VET.
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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 | 0,005 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».