Meeting the Training Needs of SMEs: Is e-Learning a Solution?.
Notice bibliographique
Résumé
Training is one of the basic means of human resources development in business organizations, aiming to motivate employees, to develop their potential and to help them perform better. The end of the 20 century has seen the advent of globalisation and the diffusion of new information and communication technologies. Businesses have to change and adapt to the requirements of the new knowledge-based and skill-based economy. Facing pressures from an increasingly competitive business environment, small and medium-sized enterprises (SMEs) are called upon to implement strategies that are enabled and supported by information technologies and e-business applications in order to compete with others’ organizations. One of these applications is e-Learning, whose aim is to enable the continuous assimilation of knowledge and skills by managers and employees, and thus support organisational training and development efforts through the use of the Internet and Web technologies. Little is known however as to the level of awareness of e-Learning in SMEs and as to the actual role played by e-Learning with regard to these firms’ training needs. A multiple case study of sixteen SMEs in the Atlantic region of Canada, including twelve that use e-Learning with varying degrees of intensity, was designed to explore this question. We observed the firms’ training process, identifying to what extent the SMEs know and use e-Learning, and to what extent e-Learning meets their training needs.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».