MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2116416786 · doi:10.1080/13636820.2014.958868

Youth apprenticeships in Canada: on their inferior status despite skilled labour shortages

2014· article· en· W2116416786 sur OpenAlexaffabout
Wolfgang Lehmann, Alison Taylor, Laura Wright

Notice bibliographique

RevueJournal of Vocational Education and Training · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueYouth Education and Societal Dynamics
Établissements canadiensUniversity of AlbertaWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésApprenticeshipEconomic shortagePublic relationsVocational educationPolitical scienceEconomic growthQuality (philosophy)ScarcityPsychologyBusinessPedagogySociologyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In Canada, youth apprenticeships have been promoted as an educational alternative that leads to the development of valuable skills, allows for the opportunity to earn an income while learning and helps youth to gain a head start into lucrative, creative and in-demand careers. Yet, these programmes have remained rather marginal and continue to be perceived as being of lower-status compared to traditional post-secondary educational pathways, such as those leading to university or community college. In this paper, we draw on interview data with former youth apprentices in the province of Ontario to explore their reasons for entering apprenticeships in high school, their experiences in them and their own perceptions about the status and social recognition of apprenticeships. We suggest that policies regarding apprenticeship programmes in Canada need to expand their focus. While emphasis is currently placed on recruiting students by highlighting relatively utilitarian benefits, we argue that more focus needs to be placed on the training offered to apprentices including the commitment of employers to provide quality training on the job, the integration of classroom and on-the-job training and the opportunity for apprentices to move from partial to full participation in communities of practice.

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)0,002
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 enseignants0,981
Score d'incertitude au seuil0,134

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0110,003
Communication savante0,0040,001
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,273 · 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

Citations26
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Vocational Education and TrainingMême sujetYouth Education and Societal DynamicsTravaux en français237 207