Determinants of participating in training: a Canadian-based analysis
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to estimate and compare the across-time individual and contextual factors influencing the participation of Canadian residents in adult education and training during the 1990s and the early twenty-first century. This era is characterized by the social investment state (SIS), a policy paradigm adopted by various developed nations throughout the world, including Canada, during the latter part of the twentieth century. Design/methodology/approach The authors analyzed data obtained from the 1994, 1998, and 2003 versions of the Adult Education and Training Survey, which is administered by Statistics Canada. They employed binomial logit regression so as to predict the likelihood of the respondents participating in training. Findings Participants whose level of education was below the post-secondary level were less likely to participate in training, as were adult residents of households in which pre-school children also lived. These findings occurred across all three periods of data collection. Furthermore, urban residents exhibited an increasingly greater likelihood to participate in training across-time. Research limitations/implications Future studies should consider the funding source for training, be it from the public or private sector, and how this may affect participation. The impact that various types of training have on employment and earning patterns in developed nations should also be further assessed. Originality/value This study, with its use of the most recent available data to analyze across-time changes in the determinants of participating in training in Canada, has contributed to the knowledge base regarding the SIS in Canada and how it compares to its European counterparts.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».