Notice bibliographique
Résumé
The Learning Enrichment Foundation (LEF) in Toronto, Ontario (Canada) offers 12 targeted training programs that have successfully helped hard-to-serve clients return to the workforce. Compared with traditional training, targeted training has a much narrower focus and adapts quickly to industry trends to meet employers' changing demands. LEF's targeted training programs fall into the following general categories: industrial skills, early childhood assistant, and computer training. Since their inception, LEF's programs have developed and adapted in response to local employers' changing needs and feedback. In addition, LEF integrates self-marketing training through the targeted training courses. The self-marketing training is delivered through 4-day workshops that build on the hard skills developed in targeted training by focusing on the soft skills and motivation necessary for a successful job search. In 1998, LEF began an Ontario Works Demonstration during which 501 social assistance recipients were able to access LEF's assessment, counseling, training, and job search programs. Of the 501 participants, 363 (72%) received training and 138 (28%) were placed directly in the program's job search component. Within 2 years, 242 participants had moved into employment and 129 of the 158 training graduates moved into jobs that were directly related to their training and paid starting hourly wages of $6.85-$25. (MN) Reproductions supplied by EDRS are the best that can be made from the ori inal document. 2000 Targeted Training: An Integrated Initiative Joe Valvasori The Learning Enrichment Foundation Toronto, Ontario, Canada PERMISSION TO REPRODUCE AND DISSEMINATE THIS MATERIAL HAS BEEN GRANTED BY
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,024 | 0,005 |
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 ».