Manitoba Infrastructure and Transportation's Training and Recruitment Strategy: Building the Infrastructure to a Sustainable Workforce
Notice bibliographique
Résumé
Manitoba Infrastructure and Transportation (MIT) is the government department responsible for managing and ensuring the long term sustainability of a diverse provincial infrastructure network with an estimated replacement value of over $10 billion. Of MIT's 2,500 staff, approximately 1,600 are located in the department's Engineering and Operations (E&O) division. A large percentage of these staff are engineers or in a related discipline and oversee the maintenance, repair and renewal of thousands of culverts, bridges, drainage ditches, 19,000 kilometres of roads and over 2,000 kilometres of winter roads on an annual basis. The E&O division has a high demand for professional and paraprofessional staff due to most of the engineering services being provided in-house, using methods based specifications. Historically this has sustained a strong expert and knowledgeable core of technical staff. This workforce is now reaching a critical stage due to retirements and a lack of staff with 10 to 15 years experience. To address shortages and changing demographics in Manitoba's workforce, and their impact specifically on MIT, the E&O division is developing unique and creative methods of training, developing, recruiting, and retaining the skilled employees needed today and into the future. This concept provides an aggressive and coordinated approach through presentations in high schools, post-secondary institutions, rural and northern communities, conferences, symposiums, and career/job fairs throughout the province.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,005 |
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 ».