Les déterminants de l’évaluation de la formation et de son rendement perçu : le cas des employeurs assujettis à la Loi favorisant le développement et la reconnaissance des compétences de la main-d’œuvre au Québec
Notice bibliographique
Résumé
La formation de la main-d’œuvre est l’objet d’une littérature scientifique abondante depuis plusieurs années. D’une manière générale, les principaux sujets étudiés dans la littérature scientifique, les travaux empiriques et dans les politiques publiques traitent du rendement de la formation de la main-d’œuvre ou plus récemment de la dimension stratégique de la formation de la main-d’œuvre sur la performance organisationnelle. Or, les résultats produits sont mitigés, peu convaincants, voire contradictoires (Cedefop, 2013, 2005). En conséquence, les chefs d’entreprises et les décideurs en matière de politiques publiques manquent de démonstrations claires pour évaluer les impacts de la formation sur la performance des organisations. Dans cette recherche, nous proposons justement d’apporter un nouvel éclairage théorique et empirique pour mieux comprendre les caractéristiques des entreprises qui évaluent le rendement de la formation, comment le font-elles et quelles sont les retombées perçues en la matière. Sur le plan théorique, cette recherche mobilise trois approches différentes dans un modèle analytique qui se veut intégratif. Dans la partie plutôt hypothético-déductive, la théorie du capital humain ainsi que le modèle de Kirkpatrick et de la gestion stratégique de ressources humaines permettent de vérifier la rationalité des employeurs en matière d’évaluation de la formation et de la perception de son rendement. Dans la partie la plus exploratoire de la thèse, nous avons mobilisé les pouvoirs conceptuels et explicatifs de l’approche institutionnaliste pour comprendre le comportement des organisations qui ne font pas d’évaluation formelle mais qui perçoivent quand même des retombées positives de leurs activités de formation. Sur le plan méthodologique, il s’agit d’une recherche explicative et d’une démarche en partie exploratoire quantitative faite à partir des données de l’enquête menée en 2003 par Emploi-Québec et l’Institut de la statistique du Québec auprès de 4600 entreprises assujetties à la Loi favorisant le développement et la reconnaissance des compétences de la main-d’œuvre. Nos principaux résultats de recherche soutiennent l’existence de trois types de facteurs explicatifs de la perception des retombées de la formation : des facteurs liés à l’organisation (profil et expérience en formation), des facteurs liés à la nature de la formation et des facteurs liés à l’intervention institutionnelle en matière de formation.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,006 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».