Vocational education and training attrition and the school‐to‐work transition
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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.
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.
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 | 0,002 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle