Winners and Losers: Literacy and Enduring Labour Market Inequality in Historical Perspective
Notice bibliographique
Résumé
Les changements économiques à l’échelle mondiale ont transformé la nature de la compétitivité économique et placé l’apprentissage des matières de base comme conditions au succès économique des travailleurs. En Ontario, l’augmentation des emplois et la prospérité économique ont été liées à l’économie du savoir, qui est maintenant considérée comme la panacée qui favorise l’ensemble de la population. Nous démontrons, au contraire, qu’il n’existe qu’un petit nombre de gagnants qui bénéficient de cette économie du savoir contre un grand nombre de perdants. L’alphabétisation (ou multi-alphabétisation), que l’on peut définir comme comprenant l’alphabétisation à l’égard de l’imprimé, du numérique et du visuel ainsi que la numératie, est un facteur essentiel pour que les individus puissent avoir véritablement accès au monde du travail et à l’économie du savoir. Le besoin de développer des politiques d’alphabétisation dans le monde du travail et le lien historique entre alphabétisation et privilèges systémiques ont été mis en évidence par la recherche scientifique, mais n’ont pas été prise en compte dans les pratiques politiques. Nous nous intéressons donc d’une part aux travaux scientifiques réalisés sur l’alphabétisation, et d’autre part, à l’absence de politiques d’ alphabétisation dans le monde du travail. Nous fondons notre analyse sur le contexte historique de l’éducation, de l’emploi et de la formation en alphabétisation au Canada, tout en nous penchant plus particulièrement sur la situation en Ontario anglophone, et en examinant les liens entre ces facteurs et les problèmes systémiques d’accès au marché du travail. Cela nous permet de recommander un modèle politique permettant un meilleur accès au monde du travail fondé sur les résultats scientifiques sur les questions de développement et d’investissement. La possibilité d’obtenir des formations pour développer les capacités humaines au maximum et ainsi permettre aux travailleurs d’obtenir un travail satisfaisant fait de l’alphabétisation un problème de droit et d’équité, tout autant qu’un problème de croissance économique.
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».