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Enregistrement W2757237588 · doi:10.1186/s40461-017-0060-5

Employers and apprenticeships in England: costs, risks and policy reforms

2017· article· en· W2757237588 sur OpenAlexaff
Lynn Gambin, Terence Hogarth

Notice bibliographique

RevueEmpirical research in vocational education and training · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueLabor market dynamics and wage inequality
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésApprenticeshipBusinessInvestment (military)Training (meteorology)Labour economicsEconomicsPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

That so many employers in various sectors continue to train apprentices despite incurring substantial costs can be taken as prima facie evidence of there being ways to mitigate the investment risk. The main downside in the English apprenticeship system is that the overall levels of employer engagement and training volumes are considered sub-optimal and in reality there is a fine balance which can put the performance of the firm and the wider economy at risk due to insufficient skill development. This paper draws on data from the Net Costs and Benefits of Training to Employers series of studies (carried out between 1994 and 2012). Each of the original studies consisted of case studies of employers in particular sectors in which the costs associated with training an apprentice were considered against the benefits employers obtain through this activity during the training period. Data in the original studies was collected in face-to-face interviews with the employers. The data were aligned with an accounting framework that captured the relevant costs and benefits of apprenticeship training from the perspective of the employer. Calculations were carried out to also indicate the payback period (i.e. the period after training has taken over which an employer could be expected to recoup any net cost they had incurred). We present the most comprehensive available estimates of the net costs of apprenticeship to employers in England to illustrate how costs vary across sectors and how, for most employers, engaging in apprenticeship training leaves them with a net cost at the end of the training period. The extent of this net cost at the end of the formal training period is found to vary substantially by sector and level of apprenticeship and over time, in real terms, the net costs of training have tended to increase across all sectors. Employers reported a range of rationales for training apprentices; from supply-led (e.g. where participation was prompted by training providers offering it for free) to more demand-led (e.g. where employers saw apprenticeship as necessary for acquiring needed skills) reasons. Employer sensitivity to various cost parameters depended upon where on the supply- to demand-led continuum they fell. Despite various policy changes since the mid-1990s, employers’ engagement in apprenticeships in England has not achieved a significant volume and there are still financial risks attached to investing in this form of training. Even with the latest reforms of funding and delivery embodied in the move to apprenticeship standards and the introduction of an employer levy, there is no guarantee that more employers will be willing to train apprentices or that those who already engage will train more. There is a need to consider various ways of reducing employers’ risk without inducing unintended behavioural changes that counter overall policy objectives.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,199
Score d'incertitude au seuil0,397

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0060,004
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,000

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.

Tête enseignante Opus0,390
Tête enseignante GPT0,488
Écart entre enseignants0,099 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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