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 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,031 | 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 ».