Aboriginal Employment in the Alberta Oil Sands: Success and Barriers to Success
Notice bibliographique
Résumé
As the baby boomer generation retires from the workforce, the current shortage of skilled workers is expected to increase dramatically. Alberta’s oil sands will experience those shortages intensely, especially as the Temporary Foreign Workers program, responsible for a significant amount of oil sands labour, reduces the number of available workers further still. As investment in oil sands development increases, so do the number of jobs, in contrast to a decreasing labour pool. Yet the Aboriginal population is both growing and younger than the non-Aboriginal population, and the time is right to increase Aboriginal representation in the workforce, for everyone’s benefit. The purpose of this paper is to identify differences in employment practices between successful Aboriginal employers and non-Aboriginal employers, and determine if those differences support successful employment or not. The methodology used was qualitative analysis based on a case study of Cold Lake First Nations. Although a small convenience sample, the data gathered provided a personal and honest, first-hand view, through an Aboriginal perspective. Data was gathered from various stakeholders, including energy companies, successful First Nations employers, First Nations workers and a First Nations employment and training agency. Analysis considered Aboriginal education and funding, Budget 2013 financial allocations to Aboriginal communities, employment sustainability within communities, and First Nations consultation and collaboration. Results found three significant differences in hiring practices between Aboriginal and non-Aboriginal employers which currently favor Aboriginal employers for the Aboriginal worker. Should energy companies wish to increase Aboriginal representation in their workforce, recognition of these differences is critical.
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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,005 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».