An Innovative Model for Skill Development in Silicon Valley North: O-Vitesse
Notice bibliographique
Résumé
A complication for many high-technology firms is alack of skilled workers.Firms in Silicon Valley North face hiringdifficulties due to a lack of well-trained university graduates and to theinflux of immigrants lacking the skills necessary to perform in Canada'shigh-technology industry. Three key factors highlight the need for the promotion of improved skillsamong technology employees.As knowledge-based economies continue toincrease, the need for skilled, well-educated workers alsoincreases.Additionally, the need for continuous employee learning andtraining is significant due to the increase in knowledge-basedeconomies.However, the predicted slow growth of Canada's labor force, aswell as declines in student enrollment in technology-based disciplines, maynegatively impact upon Canada's ability to compete with other knowledge-basedeconomies.The role of skilled immigrants in Canada is examined. Since training is necessary for technology employees to remain on thecutting-edge of research and development, the Canadian Regional InnovationForum (NRC) proposed a pilot program called O-Vitesse (Ottawa Venture inTraining Engineers and Scientists for Software Engineering).The historyof O-Vitesse, the growth of the program, and the impact of the program onCanada's technology industry are discussed.O-Vitesse is deemed asuccessful, inexpensive tool for Canadian technology firms. (AKP)
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».