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Enregistrement W2021013063

Labour Force Training and the Relief Workforce at the MinistŠre des Transports du Qu‚bec: Winning Moves

2007· article· en· W2021013063 sur OpenAlexaboutno aff
C Berthod, C Chabot, B Lanctot, Chloé Leclerc, Camille Lefebvre

Notice bibliographique

Revue23RD PIARC WORLD ROAD CONGRESS PARIS, 17-21 SEPTEMBER 2007 · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Sciences and Governance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWorkforceContext (archaeology)BusinessHuman resourcesJurisdictionInvestment (military)Public relationsPolitical scienceEconomic growthManagementEconomics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Labour force training and the relief workforce are major concerns for the Ministere des Transports du Quebec and its partners, particularly within the context of an economy favourable to investment in public infrastructures. Organizations are seeing their fields of jurisdiction become more diversified and new technologies and regulations introduced, forcing them to continuously renew their expertise to deal with new requirements in the area of transportation. As well, in the last few years, the labour market has been affected by the ageing of the labour force, with a rise in the demand for replacements following numerous retirements, while the skilled and qualified labour pool has progressively offered fewer choices in terms of relief workers. This labour shortage affects a number of job classes in the road, rail, maritime and air transportation sectors. Quebec's organizations and companies are accordingly facing ever-greater challenges when it comes to hiring, developing and establishing the loyalty of a qualified workforce. In light of this, the Ministere des Transports has over the last few years implemented various measures to ensure a relief workforce in the scientific and technical areas of transportation, improve resource management, and maintain expertise: actions to encourage youth to enter professions in the field of transportation, a mentoring program, coaching for employees starting in new positions, identification of vulnerable strategic positions, development of skill profiles, training activities, use of new forms of learning, etc. Challenges in terms of training and the relief labour force concern all transportation organizations, whether private or public. While each may have tried to overcome these challenges in its own way and using its own methods, it appears to be increasingly necessary to aim for common strategies better tailored to the scope of the challenges facing us all. All of the measures implemented have had a positive impact not only in terms of human resources, but also on the collaboration between the Ministere and its main partners. For the covering abstract see ITRD E139491.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,960
Score d'incertitude au seuil0,290

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0170,005
Communication savante0,0080,003
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0050,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0320,004

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,275 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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