Learning among lower-wage and at-risk workers: The role of personal,organizational, and social resources
Notice bibliographique
Résumé
Lower-wage workers generally report limited access to formal learning opportunities. This paper investigates factors that influence learning among lower-wage workers. Using focus groups and a survey, it examines the role of demographics, self-efficacy, and outcome expectancies related to learning new skills, access to resources, and the moderating role of social capital. Despite their high levels of self-efficacy, expectancies, and motivation to learn, lowerwage workers report a low incidence of training, with only 13% receiving formal training from their employers and only 8% participating in formal training on their own initiative. Although social capital appears to increase the likelihood of participating in learning activities, lower-wage workers tend to report low levels of social capital. These results suggest that lower-wage workers would participate more in formal learning activities if they had better access to learning opportunities and if they had higher levels of social capital. Résumé Les petits salariés rapportent généralement avoir peu d’occasions de participer à des activités de formation. Cet article analyse les facteurs influençant l’apprentissage chez les petits salariés. À partir de groupes de discussion et d’un sondage, il s’attarde au rôle des facteurs démographiques, de l’autoefficacité et des attentes liées à l’apprentissage de nouvelles compétence et à l’accessibilité des ressources, et au rôle modérateur du capital social. Malgré leur haut degré d’autoefficacité, leurs attentes et leur motivation à apprendre, peu de formation est offerte aux petits salariés : seulement 13 p. 100 d’entre eux reçoivent de la formation formelle de leur employeur et 8 p. 100 participent à une formation de leur propre initiative. Bien que le capital social semble augmenter la probabilité de participation à des activités d’apprentissage, les petits salariés n’ont généralement pas un niveau élevé de capital social. Ces résultats laissent croire que les petits salariés participeraient davantage à des activités d’apprentissage formel si l’accessibilité à ces formations était facilitée et s’ils possédaient un niveau de capital social plus élevé.
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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».