Conceptual Framework for an Optimal Labour Market Information System: Final Report
Notice bibliographique
Résumé
The importance of labour market information (LMI) to the efficient functioning of product and input markets has increased with the expanding globalization of economic activity.Markets transcend national boundaries and operate continuously.High-quality, easily accessible LMI is a fundamental feature of a well-oiled competitive labour market, and LMI can improve both short-and long-term matches of labour supply and demand to ensure that individuals build and renew the skill sets required in the dynamic marketplace.This study provides the framework for an optimal labour market information system.By optimal we mean best given the available resources.Our aim is to provide a practical model for Human Resource and Social Development Canada (HRSDC) as it improves and refines its LMI activities in the real world of public policy with limited budgets.Canada is widely recognized as a world leader in LMI development and delivery.Many features of an optimal LMI system already exist in Canada.Indeed, many principles were initially developed by Canadians and have been assimilated in other countries.Nonetheless, dramatic and rapid changes in markets suggest that occasional reviews of LMI are beneficial to keep in step with the changing information requirements and methodologies.Periodic reviews may identify new gaps emerging from change, and suggest changes so that LMI systems remain useful and relevant to job seekers, employers, and public policy makers.This study also examines the critical need for governmental intervention to build and maintain an optimal LMI system.Theory suggests that markets themselves might generate information sufficient for effective decisions, but the complexities of the market make it nearly impossible for all or even the most relevant information to be generated and made available through normal market transactions.Government must play a major role to ensure there is a public LMI system, which produces reliable and relevant information, and that LMI is disseminated in user friendly ways to increase the likelihood of improving the efficiency of
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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 | 0,005 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,024 | 0,003 |
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 ».