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Enregistrement W2041872734 · doi:10.1111/j.1936-4490.2001.tb00256.x

Workplace Literacy Problems: Triangulating on Potential Hot Spots

2001· article· en· W2041872734 sur OpenAlexaffvenue
Barbara Burnaby, Doug Hart

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Administrative Sciences / Revue Canadienne des Sciences de l Administration · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueLiteracy, Media, and Education
Établissements canadiensInstitute for Christian StudiesUniversity of TorontoMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLiteracySociologyPsychologyHumanitiesBusiness administrationBusinessPedagogyPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Low levels of literacy skills among workers in the new globalized and information age have been much discussed recently. However, workers' low literacy skills are only a problem if their skills do not meet their job requirements. Auditing workplace literacy job requirements and workers' skill levels is slow, expensive, and possibly conflictual. We propose a relatively simple and inexpensive way for employers to assess the possibility of present and future mismatches between the literacy skills of their own workers and their work. Three experimental checklists, based on literature and experience with a substantial number of actual cases, guide employers to consider their firm's operations concerning the risks of: (a) functional literacy deficits, (b) blocked communication channels on literacy deficits, and (c) management policies discounting literacy issues. Means of synthesizing the information from checklists are offered. Résumé Depuis quelques temps, on parle beaucoup des niveaux d'alphabétisation peu élevés chez les travailleurs de notre nouvelle ère de mondialisation et d'information. Pourtant, ce problème ne devient évident que dans les cas où les compétences de ces travailleurs ne correspondent pas aux exigences de leur emploi. Évaluer les besoins en alphabétisation en milieu de travail est une entreprise coûteuse, lente et pouvant provoquer des conflits. Nous proposons un moyen relativement simple et peu coûteux pour que les employeurs soient capables d'évaluer les décalages présents et futurs entre le niveau d'alphabétisation de leurs travailleurs et leur tâches. II existe trois listes expérimentales, établies à partir de la documentation et de l'expérience et appuyées par des cas réels, pour guider les employeurs à considérer les opérations de leur entreprise en ce qui concerne les risques de: (a) déficits fonctionnels d'alphabétisation, (b) moyens de communication bloqués sur les lacunes en alphabétisation, et (c) politiques de gestion qui ne tiennent pas compte des questions d'alphabétisation. On propose des moyens de faire la synthèse des informations comprises dans ces listes.

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)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,079
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,095

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,079
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0120,007
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0020,009
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,112
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,210 · 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'étudeQualitatif
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

Citations2
Publié2001
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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