HUMAN RESOURCE NEEDS AND DEMAND FOR POST-SECONDARY EDUCATION IN THE CANADIAN SECONDARY WOOD PRODUCTS INDUSTRY
Notice bibliographique
Résumé
Skilled labor shortages in manufacturing industries are being reported in a number of countries. The extent to which such shortages are affecting Canadian wood manufacturing industries is not known. The aim of this study was to survey the skills and educational needs of Canadian wood manufacturing industries, the status, capacity, and challenges that post-secondary education institutes face in meeting industries' human resource needs, and finally the attractiveness of the industry to high school job-seekers. The majority (83%) of wood manufacturing companies in Canada are experiencing problems in hiring skilled tradespeople, and 54.5% of the companies face difficulties in hiring and retaining professionals and supervisory personnel. Skilled staff shortages and competitive pressures were nominated by companies as the two most important factors restricting their growth. The skills needs of companies have changed over the last 10 years, and companies now place a much higher premium on leadership and communication skills from management, and attitude and advanced technical skills from tradespeople. Most companies offered some kind of in-house training to redress skills gaps, but less than half were likely to use the Internet to deliver in-house training. The majority of high school students were not interested in pursuing a career in the wood manufacturing industry because of its association with unsustainable forestry practices and manual labor, and the availability of more attractive career options. Lack of student interest in wood manufacturing is affecting the institutions offering relevant vocational and professional training, and nine of the thirteen institutes suffer from under-enrollment in their wood manufacturing programs. Comprehensive strategies are required to address the labor market imbalances currently affecting Canada's wood manufacturing industries.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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.
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 ».