The completion behaviour of registered apprentices in Canada: who continues, who quits, and who completes programs?
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Notice bibliographique
Résumé
The number of registered apprentices in Canada more than doubled between 1995 and 2007, yet successful completion of apprenticeship programs increased by only about one-third as much. Uncovering the factors related to low completion rates is a necessary first step to ensuring that today’s skilled labour is replaced in the future. This study utilizes a series of multinomial probit models and the 2007 National Apprenticeship Survey (NAS) to investigate the completion behaviour of individuals enrolled in apprenticeship programs. These behaviours include continuing, discontinuing (or quitting), and completing programs. The NAS contains detailed demographic information regarding respondents’ backgrounds and the characteristics of apprenticeship programs. Program completion is positively related to a variety of demographic characteristics, including being married and having completed at least a high school education prior to beginning an apprenticeship. Males and females have similar completion probabilities. Completion is negatively related to time in the apprenticeship program (beyond the normal program length) and the number of employers during training. Type of technical training and having a journeyperson always present enhance the probability of completion. The regional unemployment rate has little effect on whether an individual completes an apprenticeship program or not. There are also large provincial and trade group differences. Although this research has identified a number of factors correlated with apprenticeship completion, further research could address the benefits of completion such as wages and probability of employment. A more detailed examination of the variety of obstacles encountered by apprentices during training may also be useful in redesigning programs to enhance completion.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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