Human capital challenges in the food and beverage service industry of Canada
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Challenged by a clear shortfall of available employees to be long-term members of the food service industry, this paper aims to establish reasons for the shortage of available employees and curate a number of strategies to improve the situation. Design/methodology/approach This paper draws on the perspectives of many industry stakeholders. These professionals collaborated to identify a number of contributing factors to the shortage of employees in the Canadian food and beverage industry. Corresponding solutions were assessed, prioritized and categorized by groups responsible for taking action. Findings There are many strategies that can be implemented in both the short and long term that can increase the draw for potential employees to join this industry. Practical implications Industry members, educators and government policymakers can all play a role in improving the worker shortage in the food service industry. The recommendations range from industry collaboration to redefinition of jobs and to redistribution of wages. Originality/value The co-authors of this paper include the President and CEO of Ontario Restaurant, Hotel and Motel Association and educators with strong industry experiences gained in the positions of food and beverage director, restaurant manager and executive chef. Given the diverse experiences of the author team, this paper creates a more holistic view of the recommendations to consider for this industry to see positive change.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».