MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2063918570 · doi:10.1177/0022185608099667

On-the-Job Training in Canada: Associations with Information Technology, Innovation and Competition

2009· article· en· W2063918570 sur OpenAlexaffabout
Işık U. Zeytinoglu, Gordon B. Cooke

Notice bibliographique

RevueJournal of Industrial Relations · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueLabor market dynamics and wage inequality
Établissements canadiensMemorial University of NewfoundlandMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProsperityCompetition (biology)Training (meteorology)BusinessInformation technologyJob satisfactionMarketingEconomic growthPolitical scienceManagementEconomicsGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article focuses on the associations between on-the-job training and new information technology, innovation introduced in the workplace, and competition experienced by the workplace. The study uses Statistics Canada's 2001 Workplace and Employee Survey, a Canada-wide survey of employers and employees. Only about a third of Canadian workers receive on-the-job training. Multivariate results show that innovation introduced in the workplace is significantly associated with providing on-the-job training. To a lesser extent, implementing new information technology and experiencing competition are also positively associated with on-the-job training. Economic growth and prosperity as well as inclusion and equality can be achieved by providing opportunities for workers to learn and develop their skills and abilities. We recommend governments to support workplaces and workers in their initiatives for the broader-focused on-the-job training since it is a social good that will benefit the society as well as the workers and their workplaces.

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)0,001
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,973
Score d'incertitude au seuil0,193

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,006
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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.

Tête enseignante Opus0,041
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,177 · 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'étudeObservationnel
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

Citations15
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Industrial RelationsMême sujetLabor market dynamics and wage inequalityTravaux en français237 207