La spécificité de la formation en milieu de travail : un survol des contributions théoriques et empiriques récentes
Notice bibliographique
Résumé
Cette recension des écrits a pour objet la spécificité de la formation formelle, dans le cadre précis du capital humain. Nous nous concentrerons tout particulièrement sur la formation formelle payée et généralement dispensée par les entreprises. Une distinction supplémentaire sera également apportée entre la formation formelle, se tenant en classe ou en séminaire, et la formation sur le tas. Nous débuterons par un bref examen des modèles pertinents, présentant d’abord la théorie classique pour ensuite passer à des modèles plus récents. Suivra un aperçu des données disponibles dans divers pays, et qui ont été utilisées dans le cadre de nombreuses études empiriques. Toujours dans l’optique de la spécificité du capital humain créée par la formation formelle, les études répertoriées feront ensuite l’objet d’un examen critique. Ce faisant, nous porterons une attention particulière à la cohérence entre les modèles théoriques et les mesures du capital humain disponibles. Nous conclurons notre recension en formulant des suggestions sur les façons de combler les lacunes relevées.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,008 |
| Communication savante | 0,008 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,001 |
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 ».